平台，对外提供大容量的数据存储和分析能力，可解决各大企业的数据存储和处理需求。用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服务，用于快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。 产品优势 企业级 一键式集群安装部署和扩容

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例如在车联网行业，某车企将数据储存在HBase中，以支持PB级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。 图2车联网行业海量数据存储场景 该场景下 MRS 的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。

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数据源的方式，可访问的数据源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC数据源，这些不同的数据源之间也可以实现互相操作。SparkSQL复用了Hive的前端处理逻辑和元数据处理模块，使用SparkSQL可以直接对已有的Hive数据进行查询。 另外，SparkS

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持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS 是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。 HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。 数据计算 MRS提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG

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云原生 数据湖 MRS（MapReduce Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持数据湖、 数据仓库 、BI、AI融合等能力。MRS同时支持混合云和公有云两种形态：混合云版本，一个

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Spark SQL 数据治理中心 DataArts Studio MRS Hive SQL 通过MRS Hive SQL节点执行数据开发模块中预先定义的Hive SQL脚本。 数据开发 数据治理 中心 作业节点MRS Hive SQL 数据治理中心 DataArts Studio MRS Presto

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湖外建仓。数仓在上世纪90年代高速发展，当时信息化程度较高的金融、运营商等行业，大量使用了传统数仓。2010-2020年之间，随着Spark、Flink、Hive、HBase、ClickHouse等技术逐步成熟，大数据逐步成为数据处理主要平台，湖外建仓导致湖仓来回搬迁的耗时问题日益凸显，超长的数据处理链

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HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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关于 云数据迁移 CDM 的更多最佳实践，请单击前往 增量迁移 HOT 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 文件增量迁移、关系数据库增量迁移、HBase/CloudTable增量迁移 查看更多 时间宏变量使用解析 HOT 通过时间宏变量+定时执行作业

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数仓在上世纪90年代高速发展，当时信息化程度较高的金融、运营商等行业，大量使用了传统数仓。2010-2020年之间，随着Spark、Flink、Hive、HBase、ClickHouse等技术逐步成熟，大数据逐步成为数据处理主要平台，湖外建仓导致湖仓来回搬迁的耗时问题日益凸显，超长的数据处理链

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，将繁琐的销售业务、采购业务、库存业务以及与之相关的财务业务以流程化、模块化的方式直观展现；进一步整合资源，推动研究院信息一体化发展。 （供应链业务整合） 南京研究院供应链业务整合项目亮点 一、业务基础管理 1、存货卡片 作为供应链的最基础环节，存货卡片是业务开始的基础，是各类单

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于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，数据表无需预先定义schema，行与行之间不需要严格的列定义。 支持任意更新 支持行的任意更新，无性能损耗。而且利用HBase自身的多版本机制，支持保存数据的多个历史版本。 建议搭配使用：

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DAYU规范设计支持的数据建模方法有： 关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 维度建模

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什么是HBase MapReduce服务 _什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine MapReduce服务_什么是HDFS_HDFS特性 MapReduce服务_什么是Flink_如何使用Flink MapReduce服务_什么是Hive_如何使用Hive 华为C

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维工程师 -大数据实训课程： FusionInsight HD海量数据导入和导出、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase客户端及表操作、分布式数据仓库Hive的常用HQL语句查等。 -云上大数据实训平台：提供从在线学习、实践实训、考核测评到高质量实习和就业的整体解决方案。 软件人才培养

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16:29:37 本实验指导用户使用鲲鹏开发套件Dependency Advisor扫描Hive rpm安装包，确认包含x86依赖文件，并通过配置华为鲲鹏Maven仓重新编译Hive源码，将Hive迁移到鲲鹏平台。 实验目标与基本要求 Maven提供了一个仓库的功能存放编译好的Jar

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文件，将 http://archive.ubuntu.com 和 http://security.ubuntu.com 替换成 http://repo.huaweicloud.com，可以参考如下命令： sudo sed-i"s http://.*archive.ubuntu.com http://repo

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2、MRS对所有业务组件的管理节点都提供了类似的双机的机制，包括Manager、Presto、HDFS NameNode、Hive Server、HBase HMaster、YARN Resources Manager、Kerberos Server、Ldap Server等，全

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MRS对所有业务组件的管理节点都提供了类似的双机的机制，包括MRS Manager、Presto、HDFS NameNode、Hive Server、HBase HMaster、YARN Resources Manager、Kerberos Server、Ldap Server等，全

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时间：2020-09-09 09:53:52 一站式的数据运营治理平台 从数据采集-规范设计-质量监控-数据清洗-数据建模-数据联接-数据整合-数据消费-;智能分析，一站式数据智能运营平台，帮助企业快速构建数据运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路数据治理管控 丰富数据引擎支持

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作业从而大幅提升DAG作业的性能。如果Hive和Pig这样的项目使用Tez而不是MapReduce作为其数据处理的骨干，那么将会显著提升它们的响应时间，Tez构建在YARN之上，能够不需要做任何改动地运行MR任务。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的Mapreduce的计算引擎。

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