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数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS
使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 应用场景 本实践基于华为云MapReduce服务所编写，用于指导您了解MRS的基本功能，利用MRS服务的Spark2x组件，对车主的驾驶行为进行分析统计，得到用户驾驶行为的分析结果。 原始数据为车主的驾驶行为信息，包括车主在日常的驾驶
分析Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。样例程序主要有以下方式。 使用JDBC接口提交数据分析任务。 使用HCatalog接口提交数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。
物联网时序数据分析 物联网时序数据分析场景介绍 手动将CSV离线数据导入至IoTDB 使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 使用Grafana对接IoTDB数据库 父主题： 数据分析
建MRS集群后，使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query
initSecContext(Unknown Source) ... 17 common frames omitted ...... 原因分析 初步分析怀疑是没有完成kerberos认证就去进行业务交互。 深入分析日志发现日志上虽然有打印“com.xxx.bigdata.security.LoginUtil - Login
使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 应用场景 MRS Hadoop分析集群，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，进行海量数据分析与查询。 本实践基于华为云MapReduce服务，用于指导您创建MRS集群后，使用Hive对OBS中存储的原始数据进行导入、分析等操作，展示
数据湖：其他IT系统上的数据，时序数据库可以通过跨源分析能力与数据湖中的全量数据进行关联，与IT数据进行进一步的复杂分析。 HetuEngine：跨源分析引擎，可以连接多个大数据组件进行数据查询，并可以将多个大数据组件中的数据在HetuEngine中进行统一分析。 IoTDB时序数据库：时序数据分析的核心组件，提供海量时序数据的存储和计算能力。
分析Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。
CarbonData数据分析 新建CarbonData Table 删除CarbonData Table 修改CarbonData Table 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData（MRS
CarbonData数据分析 新建CarbonData表 删除CarbonData表 修改CarbonData表 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData
行详细规划。 例如在环保行业中，可以将天气数据存储在OBS，定期转储到HDFS中进行批量分析，在1小时内MRS可以完成10TB的天气数据分析。 图1 环保行业海量数据分析场景 该场景下MRS的优势如下所示。 低成本：利用OBS实现低成本存储。 海量数据分析：利用Hive实现TB/PB级的数据分析。
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息 假
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息 假
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
实时OLAP数据分析 实时OLAP场景介绍 离线数据加载：通过CDM将Hive外表数据迁移到Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载：通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 离线数
Doris数据分析 导出Doris数据至HDFS 导出Doris查询结果集 父主题： 使用Doris
使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：
实时数据加载 场景特点： 业务特点为实时流式数据，需要针对实时流式数据进行快速的统计查询。 前端业务库系统实时同步到后端分析系统，在后端分析系统进行实时OLAP分析。 数据加载方式： 前端数据统一接入Kafka中，Kafka作为实时数据加工的唯一数据源。 针对仅追加的数据，按正常的数据插入逻辑，进行数据插入。
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