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Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工
移服务CDM轻松的将其他云服务或者业务平台的数据迁移至DLI。 DLI提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，采用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。 数据迁移最佳实践 迁移Hi
数据类型 概述 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类别的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL
数据类型 概述 数据类型是数据的一个基本属性，用于区分不同类别的数据。不同的数据类型所占的存储空间不同，能够进行的操作也不相同。数据库中的数据存储在数据表中。数据表中的每一列都定义了数据类型，用户存储数据时，须遵从这些数据类型的属性，否则可能会出错。 华为大数据平台的Flink SQL
某商城作为中国一家自营式电商，在保持高速发展的同时，沉淀了数亿的忠实用户，积累了海量的真实数据。如何利用BI工具从历史数据中找出商机，是大数据应用在精准营销中的关键问题，也是所有电商平台在做智能化升级时所需要的核心技术。 本案例以某商城真实的用户、商品、评论数据（脱敏后）为基础，利用华为云数据湖探索
配置SQL防御规则 什么是SQL防御 大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 DLI在Spark
已经成为了数据仓库生态系统中的核心。 它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎，同样它也是一个数据管理平台，可用于发现，定义，和演化数据。 Flink与Hive的集成包含两个层面，一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog，二是利用Flink来读写Hive的表。Overview
DLI元数据是SQL作业、Spark作业场景开发的基础。在执行作业前您需要根据业务场景定义数据库和表。 · 数据目录：数据目录（Catalog）是元数据管理对象，它可以包含多个数据库。您可以在DLI中创建并管理多个Catalog，用于不同的元数据隔离。 · 数据库：数据库是按照数据结
最佳实践内容概览 本指导从数据迁移、数据分析提供了完整的端到端最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 数据迁移 您可以通过云数据迁移服务CDM轻松的将其他云服务或者业务平台的数据迁移至DLI。包括以下最佳实践内容： 迁移Hive数据至DLI，具体请参考迁移Hive数据至DLI。
SQL进行电商实时业务数据分析 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等指标，从而能在显示大屏上实时展示相关
通过以上分析，了解到sql和flink这两个队列几乎是在持续使用的，建议通过购买包周期队列来降低使用成本。另外，对于明确需要使用多少CU时的作业，也可以提前购买对应的CU时套餐包，来降低使用成本。 企业中的业务模式较多且经常变化，成本管理员通常并不能全面及时了解花销较大的业务在哪里，哪些是合理的，哪些是不合理的，通过
使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。
数据湖探索（DLI）服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择，而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序，通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar，同样的Python程序也有依赖一些第三方库，尤其是基于PySpark的融合
查看表元数据 元数据说明 元数据（Metadata）是用来定义数据类型的数据。主要是描述数据自身信息，包含源、大小、格式或其它数据特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 创建表时，会定义元数据，由列名、类型、列描述三列组成。 “元数据”页面将显示目标表的列名、列类型、类型和描述。
凭证。 bucket 是 数据所在的OBS桶名。 object_name 是 数据所在OBS桶中的对象名。如果对象不在OBS根目录下，则需添加文件夹名，例如：test/test.csv。对象文件格式参考“encode”参数。 row_delimiter 是 行间的分隔符。 field_delimiter
入门实践 我们整理了从队列网络连通、不同类型的作业分析、数据迁移场景的常用开发指南和最佳实践内容，帮助您更好的使用DLI进行大数据分析和处理。 表1 DLI常用开发指南与最佳实践 场景 操作指导 描述 队列网络连通 配置DLI队列与内网数据源的网络连通 DLI在创建运行作业需要连
<value>[, ...]) 具体使用示例详见：ARRAY示例。 MAP 一组无序的键/值对，使用给定的Key和Value对生成MAP。键的类型必须是原生数据类型，值的类型可以是原生数据类型或复杂数据类型。同一个MAP键的类型必须相同，值的类型也必须相同。 map(K <key1>, V <value1>
是否必选 说明 type 是 输出通道类型，"kafka"表示输出到Kafka中。 kafka_bootstrap_servers 是 Kafka的连接端口，需要确保能连通（需要通过增强型跨源开通DLI队列和Kafka集群的连接）。 kafka_topic 是 写入的topic。 encode
Studio）的关系 在数据治理中心DataArts Studio中，数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过数据治理中心的DLI SQL节点传递SQL语句到DLI中执行，请参考《DLI
INT 有符号整数 4字节 -2147483648～2147483647 是 是 STRING 字符串 - - 是 是 FLOAT 单精度浮点型 4字节 - 是 是 DOUBLE 双精度浮点型 8字节 - 是 是 DECIMAL(precision,scale) 10进制精确数字类型
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