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数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级
利用DWS进行数据清洗加工,支持数据更新; 利用DWS的标准SQL实现数据复杂关联查询。 客户价值: 数据处理耗时从1天降至3个小时; 开发人员基于SQL语言可快速开发分析应用,同时将可分析维度从2-3个扩展为5-10个,扩充业务范围; 在DWS中维护维度数据,再更新ES中数据,降低了数据更新的工作量。 文中课程
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Impala是什么
悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HiveQL)中大多数的SQL-9
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大数据可视化平台是什么_大数据可视化平台有什么优势
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现代数据栈构建要选对路,才能上“高速”
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