检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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
需要根据业务场景定义数据库和表。 除了DLI元数据,DLI还支持对接LakeFormation实现元数据的统一管理,无缝对接多种计算引擎及大数据云服务,便捷高效地构建数据湖和运营相关业务。 发布区域:全部 OBS 2.0支持 DLI元数据 DLI元数据是SQL作业、Spark作业
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 Spark SQL作业开发 使用Spark SQL作业分析OBS数据 介绍使用Spark
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。
使用DLI分析电商BI报表 应用场景 某电商商城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
建丰富的数据可视化和交互式仪表板。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Superset与Kyuubi对接,用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流
使用DLI分析车联网场景驾驶行为数据 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。
化,从而将数据转化为可操作的见解。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Tableau与Kyuubi对接,用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流程
执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Beeline与Kyuubi对接,用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流程
推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统,提供毫秒级别访问时延,TB/s级别带宽和百万级别的IOPS,适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时会统计大小。 添加数据时不会修改大小。 如需查看表大小可以通过OBS查看。 CTAS建表语句不能指定表的属性。
推荐使用OBS并行文件系统进行存储。并行文件系统是一种高性能文件系统,提供毫秒级别访问时延,TB/s级别带宽和百万级别的IOPS,适用于大数据交互式分析场景。 注意事项 创建表时不会统计大小。 添加数据时会修改大小至0。 如需查看表大小可以通过OBS查看。 CTAS建表语句不能指定表的属性。
的图表和仪表板,快速获得数据洞察。 Kyuubi是一个分布式 SQL 查询引擎,它提供了标准的SQL接口,使用户能够方便地访问和分析存储在大数据平台中的数据。 通过将Fine BI与Kyuubi对接,用户可以利用Kyuubi访问DLI进行数据查询和分析。这种集成简化了数据访问流程
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的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于
对象存储OBS结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时
使用HetuEngine on Hudi HetuEngine是高性能的交互式SQL分析及数据虚拟化引擎,它与大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级交互式查询,并支持跨源跨域统一访问,使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine对Hudi仅支持select操
Hive源表 简介 Apache Hive 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
DLI对接LakeFormation 操作场景 LakeFormation是企业级一站式湖仓构建服务,提供元数据统一管理能力,支持无缝对接多种计算引擎及大数据云服务,便捷高效地构建数据湖和运营相关业务,加速释放业务数据价值。 在DLI的Spark作业和SQL作业场景,支持对接LakeForma
FileSystem结果表 功能描述 FileSystem sink用于将数据输出到分布式文件系统HDFS或者对象存储服务OBS等文件系统。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 考虑到输入流可以是无界的,每个桶中的数据被组织成有限大小的Part文件。完全可以配置为基于时
本节操作指导您在DLI管理控制台的“全局配置 > 工程配置”页面配置DLI作业桶。 操作前准备 配置前,请先购买OBS桶或并行文件系统。 大数据场景推荐使用并行文件系统,并行文件系统(Parallel File System)是对象存储服务(Object Storage Serv
系统。数据生成后,可直接对生成的目录创建非DLI表,通过DLI SQL进行下一步处理分析,并且输出数据目录支持分区表结构。适用于数据转储、大数据分析、备份或活跃归档、深度或冷归档等场景。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 create table filesystemSink