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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
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
MRS存算分离配置流程说明 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统（并行文件系统）
物联网时序数据分析场景介绍 在物联网场景中，海量设备采集的数据需要进行低延迟的高效接入、存储和分析，数据具有高度的时间属性相关特点，传统数据库基于二维表的数据模型，无法满足物联网场景下高效的时序数据存储和分析需求。时序数据库则是专门针对物联网时序数据场景设计的存算引擎，数据按设备管理架构和时间属性进行组织存储和访问
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。
None 功能介绍 MapReduce服务 MRS 服务介绍 04:08 MapReduce服务介绍 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍 特性讲解 MapReduce服务 MRS MRS集群存算分离方案介绍
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
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
进程被终止如何定位原因 问题背景与现象 在某环境出现DataNode异常重启，且确认此时未从页面做重启DataNode的操作，需要定位是什么进程终止了DataNode服务端进程。 原因分析 常见的进程被异常终止有2种原因： Java进程OOM被终止 一般Java进程都会配置OOM
使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 应用场景 MRS离线处理集群，可对海量数据进行分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。 离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark2x
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、
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行为中
应用场景 大数据在人们的生活中无处不在，在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用华为云MRS服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL（Extract-Transform-Load
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 离线数据加载
离线数据加载：通过StreamLoad将本地CSV文件导入Doris 应用场景 本地CSV文件数据通过StreamLoad导入到Doris，需要写入Doris的数据不重复，通过引入 Unique 数据模型保证 Key 的唯一性。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件
离线数据加载：通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 应用场景 通过Doris创建Catalog成功读取Hive外表数据并写入Doris，并按照Unique指定字段自动去重。 方案架构 离线数据可以从数据湖加载，也可以直接加载本地文件。从数据湖加载可以使用工具
HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；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结构 HetuEngine
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
实时OLAP场景介绍 传统数据集市场景实时数据和离线数据分离，集市层指标通过预聚合进行定制化开发，时效性低，复杂性高，灵活性差。 基于Doris的实时OLAP场景离线和实时数据归一，无需离线预加工，基于海量明细数据直接进行多维秒级聚合/关联查询分析，具备实时、高效、灵活的特点。 Doris
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