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使用BI工具连接DLI分析数据 BI工具连接DLI方案概述 配置DBeaver连接DLI进行数据查询和分析 配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 配置YongHong BI连接DLI进行数据查询和分析 配置PowerBI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 配置Fine
BI工具连接DLI方案概述 BI工具是数据分析的强大助手,提供数据可视化、报表生成和仪表板创建等功能。 DLI服务通过对数据的融合分析处理,可以为BI工具提供标准的、有效的高质量数据,供给后续的数据统计分析使用。 通过连接到DLI,BI工具可以更加灵活的使用DLI访问和分析数据,帮助企业快速做出基于数据的决策。
使用客户端工具连接DLI 使用JDBC提交SQL作业 使用Spark-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业
参见图7。 图7 查询数据表数据 在“创建数据集”页面工具栏中单击“保存”,完成创建数据集。 在YongHong BI连接DLI数据源并创建和数据集后,即可在YongHong BI中按需制作BI图表。 父主题: 使用BI工具连接DLI分析数据
配置DBT连接DLI进行数据调度和分析 DBT(Data Build Tool),是一款开源的数据建模和转换工具,运行在Python环境上。DBT连接DLI,用来定义和执行SQL转换,支持从数据集成、转换到分析的整个数据生命周期管理,适用于大规模数据分析项目和复杂的数据分析场景。
配置Beeline通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Beeline是数据分析师和数据工程师的重要工具之一,适用于大规模数据处理的场景。Beeline提供了的SQL引擎,使得用户可以使用SQL的语言来执行数据查询、数据分析和管理任务。 Kyuubi是一个分布式 SQL
配置Fine BI通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Fine BI是一款智能可视化工具,专注于数据分析和可视化。它支持连接多种数据源,能够将复杂的数据转换为直观的图表和仪表板,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
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pi
步骤2:配置ODBC连接Kyuubi:安装ODBC驱动,配置ODBC驱动连接到Kyuubi服务器。 步骤3:配置Power BI使用ODBC连接到Kyuubi:在BI工具中创建一个新的数据连接,使用ODBC作为数据源,通过ODBC连接Kyuubi。 步骤1:安装并配置Kyuubi连接DLI 如需使用外网访问
DBeaver 是一个免费且开源的数据库管理工具,支持多种数据库,通过DBeaver这款可视化数据库管理工具可以查看数据库结构、执行SQL查询和脚本、浏览和导出数据等。本节操作介绍DBeaver连接DLI服务的操作步骤。 操作前准备 工具包 DLI的JDBC驱动: 单击dli-jdbc-x
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
Browser+。下载地址请参考《对象存储服务工具指南》。 安装OBS Browser+。安装步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 登录OBS Browser+。OBS Browser+支持AK方式登录,以及授权码登录两种登录方式。登录步骤请参考《对象存储服务工具指南》。 通过OBS Browser+上传数据。
配置Tableau通过Kyuubi连接DLI进行数据查询和分析 Tableau是一款数据分析和可视化工具,支持通过拖放式界面连接到各种数据源,创建交互式和共享式的数据可视化,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
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,通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼,是用户非常关注的话题。
步骤2:安装SuperSet并配置数据连接驱动:配置Superset安装数据连接驱动。 步骤3:配置SuperSet连接kyuubi:在BI工具中创建一个新的数据连接,通过JDBC连接Kyuubi。 步骤1:安装并配置Kyuubi连接DLI 如需使用外网访问Kyuubi请确保弹性云
使用DLI分析账单消费数据 应用场景 本文主要介绍如何使用华为云DLI上的实际消费数据(文中涉及账户的信息已脱敏),在DLI的大数据分析平台上进行分析,找出费用优化的空间,并给出使用DLI过程中降低成本的一些优化措施。 流程介绍 使用DLI进行账单分析与优化的操作过程主要包括以下步骤:
下载并安装JDBC驱动包 使用JDBC连接DLI并提交SQL作业 DLI JDBC Driver支持的API列表 父主题: 使用客户端工具连接DLI
接。 DLI Livy工具下载及安装 本次操作下载的DLI Livy版本为apache-livy-0.7.2.0107-bin.tar.gz,后续版本变化请根据实际情况修改。 单击下载链接,获取DLI Livy工具压缩包。 使用WinSCP工具,将获取的工具压缩包上传到准备好的ECS服务器目录下。
DLI 客户端工具下载 您可以在DLI管理控制台下载DLI客户端工具。 登录DLI管理控制台。 单击总览页右侧“常用链接”中的“SDK下载”。 在“DLI SDK DOWNLOAD”页面,单击“dli-clientkit-<version>”即可下载DLI客户端工具。 DLI客户
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