华为云计算 云知识 GaussDB (DWS)应用场景-增强型ETL和实时BI分析 GaussDB(DWS)应用场景-增强型ETL和实时BI分析 时间：2021-06-17 12:54:27 数据库 GaussDB(DWS)在增强型ETL和实时BI分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点：

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MRS 与 OBS 对接的具体操作，请参见华为云MRS对接OBS。 Cloudera CDH CDH是Cloudera基于Apache Hadoop生态系统构建的大数据分析管理平台发行版。 Cloudera CDH与OBS对接的具体操作，请参见Cloudera CDH对接OBS。 Hortonworks HDP HD

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华为鲲鹏全面支持开源大数据。 1. 支持开源Apache大数据组件； 2. 支持开源HDP大数据组件及管理组件Ambari； 3. 支持开源CDH大数据组件。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 鲲鹏BoostKit大数据使能套件介绍

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区分通过GDS和COPY工具进行物理数据迁移的区别；列举常用的ETL工具种类和用法。 课程大纲 1. 数据迁移概述 2. DSC SQL语法迁移工具 3. GDS迁移物理数据 4. COPY迁移物理数据 5. ETL工具 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数

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什么是抽取转换加载 时间：2021-04-02 14:47:22 抽取转换加载，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一个面向大数据量处理的专业化数据整合工具。ETL主要是用于从源系统（数据库或文件系统）抽取数据集，然后对数据集进行维度转换、

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图2车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级

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四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同，模型驱动的分析架构： 1.贯穿整体业务始终的数据模型，一致体验，去ETL化 2.边缘计算SDK，边缘侧可部署数据分析逻辑，增强时效性 关键问题： 1.期望构建标准化的数据模型，达到去ETL化的效果，可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。

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针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of thing

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，可以合并为n个文件（n值可配） 导入（导出）文件时，可以对文件进行过滤，过滤规则同时支持通配符和正则表达式 支持批量导入/导出ETL任务 支持ETL任务分页查询、关键字查询和分组管理 对外部组件提供浮动IP Loader组件操作 从零开始使用Loader 提供一个使用Loade

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删除VolcanoJobdeleteBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 相关推荐 产品优势 应用场景:大数据ETL处理 DLI适用哪些场景:大数据ETL处理 全局有序队列的性能怎样？ Storm性能调优:拓扑调优 适用场景 适用场景 管理规则:概述 如何提高消息处理效率:消息可以批量生产和消费

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Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandr

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场景，根据上层业务建设多样性数仓集市。湖仓一体避免了烟囱式割裂建设导致的效率问题，进一步降低多技术平台导致的运维复杂度，降低了跨湖仓来回ETL的时延。 华为云Stack FusionInsight MRS云原生 数据湖 让数据走上“高速”路 华为在湖仓一体早有布局，在2020年华为全

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时间：2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HiveQL，它允许熟悉

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景，根据上层业务建设多样性数仓集市。 湖仓一体避免了烟囱式割裂建设导致的效率问题，进一步降低多技术平台导致的运维复杂度，降低了跨湖仓来回ETL的时延。 云技术、开源社区和开放技术模式，促使大数据飞速发展 ▎头部云厂商引领大数据技术发展 根据《IDC大数据平台市场报告，2021H1

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使用前必读:使用场景说明 方案概述:应用场景 应用场景:大数据ETL处理 什么是B1、SoH、BWoH？它们之间区别是什么？ 方案概述:应用场景 方案概述:需求场景 方案概述:应用场景 DLI适用哪些场景:大数据ETL处理 方案概述:应用场景 入门简介:场景三：使用应用平台进行应用运营

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多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 应用层：数据加载工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与GaussDB(DWS

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时间：2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HiveQL，它允许熟悉

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场景特点：面向流数据，支持Window、CEP、Join等复杂的流分析操作，毫秒级时延。 适用场景：实时 日志分析 ，网络流量监控，实时风险管控，实时数据统计，实时数据ETL。 图1实时流分析场景 物联网IoT场景 物联网设备或边缘设备，上传数据到 数据接入服务 （DIS）或者其他云存储服务， 实时流计算服务 直接从D

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据标注等多种工具服务，帮助用户提升数据处理效率 优势 网络 数据治理 高效，数据易理解使用 设备采集数据接口标准化，支持多种主流文件的导入和ETL处理，数据清洗/转换的治理过程全自动化；数据属性易理解，集成10000+属性的数据字典，降低用户使用网络数据门槛 安全技术覆盖数据全生命周期，保证数据入湖安全

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据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 图1产品架构 应用层 数据加载工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与DWS集成。DWS兼容

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掘出数据背后的商业情报供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用。同时支持把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。

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