异构数据源访问

提供以下功能:多种数据存储访问:支持多种数据存储系统,允许 AnalyticDB PostgreSQL版 数据库直接访问存储在HDFS、Hive、MySQL,PostgreSQL,PolarDB MySQL等多种外部系统中的数据。数据格式透明:支持常见的数据格式,如CSV、ORC、...

配置Hive输出组件

使用限制 Hive输出组件支持写入文件格式为 orc、parquet、text、iceberg(iceberg格式仅支持E-MapReduce5.x的Hive计算源或数据源)的Hive数据表。不支持ORC格式的事务表、Kudu表集成。说明 Kudu表数据集成请使用Impala输出组件。更多信息,...

创建Hive数据

通过创建Hive数据源能够实现Dataphin读取Hive的业务数据或向Hive写入数据。本文为您介绍如何创建Hive数据源。背景信息 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能。Hive用于转化...

创建Hudi数据

本文为您介绍如何创建Hudi数据源。背景信息 Hudi即Apache Hudi,Hudi是一个通用的大数据存储系统,将核心仓库和数据库功能直接引入到数据库中,并...同步到Hive的数据库名称:填写同步到Hive的数据库名称。单击 确定,完成Hudi数据源的创建。

创建Hudi数据

同步到Hive的数据库名称:填写同步到Hive的数据库名称。单击 确定,完成Hudi数据源的创建。重要 创建Hudi数据源时不支持测试数据源是否可以和Dataphin进行正常的连通,因此需要您确保连接信息的正确性。您可根据 网络连通解决方案 自行排查...

配置Hive输入组件

使用限制 Hive输入组件支持数据格式为 orc、parquet、text、rc、seq、iceberg(iceberg格式仅支持E-MapReduce5.x的Hive计算源或数据源)的Hive数据表。不支持ORC格式的事务表、Kudu表集成。说明 Kudu表数据集成请使用Impala输入组件。更多...

SQL

SQL任务类型,用于连接数据库并执行...SQL任务节点设置中,数据源类型选择为 HIVE,数据源实例 选择已添加的HIVE数据源(与上述非查询类SQL任务示例中选择的数据源保持一致),SQL类型 选择为 查询,SQL语句 内容如下。select*from hive_table

Hive数据导入

数据源 选择已有的Hive数据源,也可新建数据源。目标端类型 目前仅支持 数据湖-OSS存储。OSS路径 AnalyticDB MySQL 湖仓数据在OSS中的存储路径。重要 展示的Bucket是与 AnalyticDB MySQL 集群同地域的所有Bucket,您可以任意选择其中一个。...

Hive数据脱敏

Ranger支持对Hive数据的脱敏处理(Data Masking),即可以对Select的返回结果脱敏,以屏蔽敏感信息。背景信息 该功能只针对HiveServer2的场景(例如,Beeline、JDBC和Hue等途径执行的Select语句)。操作步骤 说明 本文Ranger截图以2.1.0...

使用Hive查询JindoFS上的数据

例如,创建名为database_on_jindofs,location为 jfs:/emr-jfs/warehouse/database_on_jindofs 的Hive数据库。CREATE DATABASE database_on_jindofs LOCATION 'jfs:/emr-jfs/hive/warehouse/database_on_jindofs';修改Database的Location到...

元数据管理常见问题

删除Hive Database时提示“java.lang.IllegalArgumentException:java.net.UnknownHostException: *”问题分析:由于在之前的集群上创建了Hive的数据库,并且数据库的位置是落在之前集群的HDFS之上,但是在集群释放的时候,没有清理掉对应的...

Hive数据

Hive数据源为您提供读取和写入Hive双向通道的功能,本文为您介绍DataWorks的Hive数据同步的能力支持情况。背景信息 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,用于解决海量结构化日志的数据统计。Hive可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供...

数据服务系统配置

运维监控统计数据可帮助您查看最近...例如当天日期为2023-04-30,配置了统计数据存储周期最近为30天,且单次查询跨度小于等于7天,即可选择的日期为2023-03-31至2023-04-30且单次最多查询7天的数据,即开始时间和结束时间的长度不能大于7天。

迁移服务(MMA)

数据库黑名单 不需要迁移的Hive数据库,多个值之间以英⽂逗号分隔。Metastore访问并发量 访问Hive MetaStore的并发量,⽤于提⾼获取Hive元数据的速度。表黑名单 不需要迁移的Hive数据库表。单个表的格式为 dbname.tablename,多个表之间以英...

物联网存储介绍

表格存储针对物联网场景中的数据存储需求推出了一站式物联网存储IoTstore解决方案,IoTstore解决方案能为物联网场景中的不同类型数据提供统一数据存储平台。同时,支持多种数据源的数据接入、流批计算引擎的对接以及数据可视化展示。整体...

Hive数据迁移

数据库黑名单 不需要迁移的Hive数据库,多个值之间以英⽂逗号分隔。meta api访问并发量 访问Hive MetaStore的并发量,⽤于提⾼获取Hive元数据的速度。表黑名单,格式为db.table 不需要迁移的Hive数据库表。单个表的格式为 dbname.tablename,...

数据分层存储计费规则

本文介绍开启冷数据分层存储后,在冷数据存储方面的计费规则。计费规则 当 开启冷数据分层存储 后,PolarDB PostgreSQL版 支持将集群的冷数据转存至低成本的OSS上进行存储,以降低数据存储成本。说明 更多关于冷数据分层存储的详细介绍,请...

通过实时计算订阅数据

单击左侧菜单栏 数据存储,右键单击 DataHub 数据存储,选择 注册数据存储,填入相关信息,单击 注册。参数 说明 数据存储类型 DataHub数据存储。EndPoint 通过 DataHub访问域名 获取。Project DataHub的项目名称,可在 DataHub控制台 中...

Quick BI连接Hive数据源,用户名密码没有修改,过一段...

问题原因 经过确认,通过Kerberos认证连接的Hive数据源,但是没有将容器内的kerberos目录挂载到宿主机内,保留配置文件导致。解决方案 需要联系运维同学执行挂载kerberos目录的操作,不然每次容器重启后,hive数据源的账号密码就会需要重新...

数据分层存储计费规则

本文介绍开启冷数据分层存储后,在冷数据存储方面的计费规则。计费规则 当 开启冷数据分层存储 后,PolarDB PostgreSQL版(兼容Oracle)支持将集群的冷数据转存至低成本的OSS上进行存储,以降低数据存储成本。说明 更多关于冷数据分层存储...

冷热数据分层存储

冷热数据分层存储提供了两种存储策略,具体如下:存储策略 详情 默认存储策略 将新写入的数据存储在热数据盘中,提供高效查询。当热数据存储量达到业务使用阈值时,自动将当前热数据盘中占用空间最大的part数据文件移动到冷数据盘存储,...

数据上云工具

DataWorks数据集成(Tunnel通道系列)DataWorks数据集成(即数据同步),是一个稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,致力于为阿里云上各类异构数据存储系统提供离线全量和实时增量的数据同步、集成、交换服务。其中数据同步任务支持的数据源...

数据存储冷热分离

AnalyticDB MySQL版 弹性模式集群版(新版)(3.1.3.3及以上版本)支持表或分区级别的数据存储冷热分离策略。前提条件 AnalyticDB MySQL版 集群需要同时满足以下条件:集群系列需为 弹性模式集群版(新版)。集群内核版本需为3.1.3.3或以上...

数据存储计费规则(可选)

本文介绍了开启冷数据归档功能后,在冷数据存储方面的计费规则。当 开启冷数据归档 后,PolarDB 企业版支持将集群的冷数据转存至低成本的OSS上进行存储,以降低数据存储成本。说明 更多关于冷数据归档的详细介绍,请参见 冷数据归档概述。...

JindoTable表或分区访问热度收集

Hive的数据收集默认是关闭的,如果需要打开,请参见 开启Hive热度收集。数据查询 JindoTable提供了命令方式查询热度信息。语法 jindo table-accessStat[days]>[topNums]>days 和 topNums 为正整数。当只设置天数为1时,表示查询从本地时间...

JindoTable表或分区访问热度收集

Hive的数据收集默认是关闭的,如果需要打开,请参见 开启Hive热度收集。数据查询 JindoTable提供了命令方式查询热度信息。语法 jindo table-accessStat[days]>[topNums]>days 和 topNums 为正整数。当只设置天数为1时,表示查询从本地时间...

JindoTable表或分区访问热度收集

Hive的数据收集默认是关闭的,如果需要打开,请参见 开启Hive热度收集。数据查询 JindoTable提供了命令方式查询热度信息。语法 jindo table-accessStat[days]>[topNums]>days 和 topNums 为正整数。当只设置天数为1时,表示查询从本地时间...

JindoTable表或分区访问热度收集

Hive的数据收集默认是关闭的,如果需要打开,请参见 开启Hive热度收集。数据查询 JindoTable提供了命令方式查询热度信息。语法 jindo table-accessStat[days]>[topNums]>days 和 topNums 为正整数。当只设置天数为1时,表示查询从本地时间...

JindoTable表或分区访问热度收集

Hive的数据收集默认是关闭的,如果需要打开,请参见 开启Hive热度收集。数据查询 JindoTable提供了命令方式查询热度信息。语法 jindo table-accessStat[days]>[topNums]>days 和 topNums 为正整数。当只设置天数为1时,表示查询从本地时间...

JindoTable表或分区访问热度收集

Hive的数据收集默认是关闭的,如果需要打开,请参见 开启Hive热度收集。数据查询 JindoTable提供了命令方式查询热度信息。语法 jindo table-accessStat[days]>[topNums]>days 和 topNums 为正整数。当只设置天数为1时,表示查询从本地时间...

应用场景

表格存储 数据湖架构能有效的解决大数据领域面临的数据存储与数据分析问题,典型应用场景包括推荐系统和舆情&风控分析场景。推荐系统 推荐系统作为当前所有业务精细化运营的主要手段,广泛应用在电商、短视频、新闻等场景,具有数据量大、...

概述

文件存储CPFS 文件存储CPFS(Cloud Paralleled File System)是一款并行文件系统,其数据存储在集群中的多个数据节点,多个客户端可以同时访问,满足大型高性能计算机集群的高IOPS、高吞吐、低时延的数据存储需求。文件存储HDFS版 文件存储...

东软案例

运维监控数据量激增,采集监控的数据类型更加多样(时序指标、日志、代码链路等),现有运维系统采用的单模引擎(如RRD数据库、openTSDB时序数据库、ElasticSearch检索类数据库)应对这些实时、高并发采集,且价值密度较低的监控数据存储和...

数据存储

时序数据存储 时序数据库对时序数据的写入、聚合以及检索都做了特定优化,AnalyticDB采集到的时序数据主要存在时序数据库中。目前每个AnalyticDB实例有一个独立的时序数据库进行服务,只保存当前AnalyticDB实例的时序数据。日志数据存储 ...

某网约车公司车辆轨迹数据

云原生多模数据库 Lindorm 支持OSS做为冷存储,这样业务上把一个月之前的数据(冷数据)全部通过Lindorm自动存储到OSS里面,最近一个月内的数据存储到高效云盘,这样在零代码开发、零运维、客户无感知情况下进行了冷热分层存储,大大节约了...

时序分析存储概述

分析存储与时序表的数据存储相互独立,允许用户自定义数据的生命周期(TTL),对分析存储的查询操作不会对时序表的读写性能产生影响。分析存储能够自动同步时序表数据,在数据写入速率稳定的情况下,同步操作的延迟通常在10分钟内,如果...

使用前须知

警告 当您为某个Bucket开通OSS-HDFS服务后,通过该服务写入的数据将保留在OSS-HDFS的数据存储目录.dlsdata/下。为避免影响OSS-HDFS服务的正常使用或者引发数据丢失的风险,禁止以非OSS-HDFS提供的方式对目录.dlsdata/及目录下的Object执行...

通过ES-Hadoop实现Hive读写阿里云Elasticsearch数据

这和MR、Spark或Hive的数据源并无差异,但相对于这些数据源,Elasticsearch具有更快的数据选择过滤能力。这种能力正是分析引擎最为关键的能力之一。如果您需要了解ES-Hadoop与Hive更高级的配置,请参见 Elasticsearch官方说明文档。操作...

应用场景

云数据库Redis版 适用于多种场景,尤其是请求并发量大场景中的数据存储。游戏行业应用 游戏行业通常将云数据库Redis版作为重要的部署架构组件,用于缓存或数据持久化。场景一:Redis作为缓存加速应用访问 Redis作为缓存层,加速应用访问。...

配置hosts

Presto on ACK提供了自定义hosts功能,当Presto on ACK集群读取EMR on ECS集群的Hive数据时,该功能可以提供正确的域名解析配置。本文为您介绍如何配置hosts。背景信息 如果没有正确配置hosts,则可能遇到以下报错提示。java....
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