cdh etl 更多内容
  • DLI适用哪些场景

    able 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级,其数据种类多,有结构化的基站信息数据,非结构化的消息通信数据,同时对数据的时效性有很高的要求, DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎,打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL:具备TB~EB级

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  • 步骤6:数据开发处理

    source_sdi节点属性 demo_etl_sdi_dwi节点:为 MRS Hive SQL节点,用于清洗过滤SDI贴源层上原始表中的数据,将合法数据写入数据架构中DWI层标准出行数据表dwi_taxi_trip_data中。其中,“SQL脚本”请选择在脚本开发中创建的脚本demo_etl_sdi_dwi。

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  • Impala常见配置参数

    cloudera.com/documentation/enterprise/6/properties/6.3/topics/cm_props_cdh630_impala.html。 表1 Impala常用参数 配置参数 说明 默认值 范围 impalad.customized.configs

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  • 全量数据同步

    表及字段的命名规范为:ods_源系统简写_源系统表名_{TYPE简码},全量表的type简码为f,所有的表名称及字段名称小写 标准字段:ext_etl_dt (ETL时间),ext_src_sys_id(源系统标识),dt、ph(分区字段) 表的其他要求:采用ORC存储格式和SNAPPY压缩;

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  • 资源和成本规划

    GaussDB (for MySQL) 8核32G 100GB Daas-mysql / 1 Mysql应用数据库 9 CDH集群 16核64G 150GB Daas-cdh / 6 cdh大数据集群 表2 软件信息 软件 版本 说明 Docker 18.09.9 docker容器 Kubernetes

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  • 删除作业

    为1~20个字符。 type 是 String 作业类型。 offline_platform 否 Object 计算平台信息,type为etl/recall/filter/standard必填,为其他时不必填。 offline_platform包含参数如下: platform,参

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  • 节点参考

    HetuEngine MRS Impala SQL MRS Flink Job MRS MapReduce CSS Shell RDS SQL ETL Job Python DORIS SQL GBase SQL ModelArts Train Http Trigger OCR Create

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  • 操作符函数

    "escape_name": "Etl" } 加工规则 e_set("test_ifnull", op_ifnull(v("escape_name"),v("test_if"))) 加工结果 test_if: hello escape_name: Etl test_ifnull: Etl 示例2:

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  • HDFS文件系统目录简介

    目录 否 HBase作业失败或者脏数据丢失 /user/loader/etl_dirty_data_dir /user/loader/etl_hbase_putlist_tmp /user/loader/etl_hbase_tmp /user/mapred 固定目录 存放Hadoop相关的文件

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  • 数据建模

    过程中,能够准确的理解各模型之间的关系并高效准确的设计 ETL 任务。 图9 可视化设计 逆向工程 支持通过数据库导入的方式,快速将外部数据库中的表逆向为逻辑模型,导入到 DataFacts平台中,帮助用户在数据同步、ETL 任务迁移等场景中,复用已有的逻辑模型,节省重复建设成本。

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  • 应用场景

    车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级,其数据种类多,有结构化的基站信息数据,非结构化的消息通信数据,同时对数据的时效性有很高的要求,DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎,打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL:具备TB~EB级

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  • 安装程序及依赖驱动清单

    表2 依赖驱动清单 安装程序名称 放置路径 说明 edataexchange-hadoop依赖的jar包.zip 工作目录lib\edi\cdh_hadoop 大数据组件依赖驱动 hadoop依赖.zip 工作目录lib\edi\hadoop HDFS数据源依赖jar包 jdbc-petabase6

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  • 配置数据血缘

    CDM Job 支持MRS Hive、DLI、DWS、RDS、OBS以及 CS S之间表文件迁移所产生的血缘。 ETL Job 支持DLI、OBS、MySQL以及DWS之间的ETL任务产生的血缘。 手动配置血缘 在 DataArts Studio 数据开发的作业中,您可以在数据开发作业节点

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  • 配置数据血缘

    CDM Job 支持MRS Hive、DLI、DWS、RDS、OBS以及CSS之间表文件迁移所产生的血缘。 ETL Job 支持DLI、OBS、MySQL以及DWS之间的ETL任务产生的血缘。 手动配置血缘 在DataArts Studio数据开发的作业中,您可以在数据开发作业节点

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  • 三方工具兼容

    具,另一方面也在逐步构建与国内外业界主流数据库工具的对接。数据库外围工具种类丰富、标准繁多,目前DWS兼容的工具类别主要包括:BI工具、ETL工具、报表工具、数据挖掘、数据复制、数据集成、备份恢复、安全、运维监控、云平台、Web中间件等,详细工具清单参照GaussDB生态对接相关文档。

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  • BTEQ工具命令

    输出 ..IF ACTIVITYCOUNT > 0 THEN ..FOR SEL SqlStr AS V_SqlStr FROM ${ ETL_DATA}.TB_DWDATA_UPDATE WHERE JobName = '${JOB_NAME}' AND TXDATE = ${

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  • 数据质量管理

    质量检测任务调度2 关联ETL任务 关联任务调度支持数据质量任务关联多个数据开发任务。当数据开发任务运行一个周期后,数据质量任务会紧随其后对其产出的数据进行稽核,如稽核结果不达标,则会产生相应告警。如不达标的质量规则中包含强规则,则还会自动阻塞该数据开发任务的下游节点。 图14 关联ETL任务 质量监控报告

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  • 数据序列化

    在开发应用程序时,添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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  • Spark Core数据序列化

    在开发应用程序时,添加如下代码来使用KryoSerializer作为数据序列化器。 实现类注册器并手动注册类。 package com.etl.common; import com.esotericsoftware.kryo.Kryo; import org.apache.spark

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  • Loader开源增强特性

    ,可以合并为n个文件(n值可配) 导入(导出)文件时,可以对文件进行过滤,过滤规则同时支持通配符和正则表达式 支持批量导入/导出ETL任务 支持ETL任务分页查询、关键字查询和分组管理 对外部组件提供浮动IP 父主题: Loader

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  • 支持列表和使用限制

    支持用户数据注入:通过注入脚本简化 服务器 配置、初始化系统等。 裸金属服务器 支持安装大数据软件产品CDH(Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop),并且CDH可以与已购买的华为云上的其他服务通信。 支持通过API管理裸金属服务器。 支持主机

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