首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

配置单元:外部表输出结果为空

配置单元是指在云计算中,用于配置和管理计算资源的最小单位。它可以是一个虚拟机、容器、函数等。配置单元的主要作用是将计算资源进行划分和管理,以便更好地满足应用程序的需求。

配置单元的分类可以根据不同的维度进行,例如按照计算资源的类型可以分为虚拟机配置单元、容器配置单元、函数配置单元等。按照规模可以分为小型配置单元、中型配置单元、大型配置单元等。按照使用方式可以分为共享配置单元和专用配置单元等。

配置单元的优势在于灵活性和可扩展性。通过将计算资源划分为配置单元,可以根据应用程序的需求进行灵活的资源配置和管理。当应用程序需要更多的计算资源时,可以通过增加配置单元的数量或者调整配置单元的规模来满足需求。同时,配置单元的独立性也使得应用程序之间的资源隔离更加容易实现,提高了系统的稳定性和安全性。

配置单元在云计算中有广泛的应用场景。它可以用于部署和运行各种类型的应用程序,包括网站、移动应用、大数据处理等。配置单元的灵活性和可扩展性使得它成为构建弹性和可靠的云计算系统的重要组成部分。

腾讯云提供了一系列与配置单元相关的产品和服务。例如,腾讯云的云服务器(CVM)提供了虚拟机配置单元,可以满足不同规模和性能需求的应用程序。腾讯云的容器服务(TKE)提供了容器配置单元,可以方便地部署和管理容器化应用程序。腾讯云的云函数(SCF)提供了函数配置单元,可以实现按需执行的无服务器计算。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 一篇文章彻底明白Hive数据存储的各种模式

    Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中   Hive的数据分为表数据和元数据,表数据是Hive中表格(table)具有的数据;而元数据是用来存储表的名字,表的列和分区及其属性,表的属性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。下面分别来介绍。 一、Hive的数据存储   在让你真正明白什么是hive 博文中我们提到Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中。Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据。所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中(如果数据是在HDFS上;但如果数据是在本地文件系统中,那么是将数据复制到表所在的目录中)。   Hive中主要包含以下几种数据模型:Table(表),External Table(外部表),Partition(分区),Bucket(桶)(本博客会专门写几篇博文来介绍分区和桶)。   1、表:Hive中的表和关系型数据库中的表在概念上很类似,每个表在HDFS中都有相应的目录用来存储表的数据,这个目录可以通过${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件中的 hive.metastore.warehouse.dir属性来配置,这个属性默认的值是/user/hive/warehouse(这个目录在 HDFS上),我们可以根据实际的情况来修改这个配置。如果我有一个表wyp,那么在HDFS中会创建/user/hive/warehouse/wyp 目录(这里假定hive.metastore.warehouse.dir配置为/user/hive/warehouse);wyp表所有的数据都存放在这个目录中。这个例外是外部表。   2、外部表:Hive中的外部表和表很类似,但是其数据不是放在自己表所属的目录中,而是存放到别处,这样的好处是如果你要删除这个外部表,该外部表所指向的数据是不会被删除的,它只会删除外部表对应的元数据;而如果你要删除表,该表对应的所有数据包括元数据都会被删除。   3、分区:在Hive中,表的每一个分区对应表下的相应目录,所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp 表有dt和city两个分区,则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse /dt=20131218/city=BJ,所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。   4、桶:对指定的列计算其hash,根据hash值切分数据,目的是为了并行,每一个桶对应一个文件(注意和分区的区别)。比如将wyp表id列分散至16个桶中,首先对id列的值计算hash,对应hash值为0和16的数据存储的HDFS目录为:/user /hive/warehouse/wyp/part-00000;而hash值为2的数据存储的HDFS 目录为:/user/hive/warehouse/wyp/part-00002。   来看下Hive数据抽象结构图

    04

    Kettle构建Hadoop ETL实践(四):建立ETL示例模型

    从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。

    01

    hive基础总结(面试常用)

    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,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 Metastore (hive元数据) Hive将元数据存储在数据库中,比如mysql ,derby.Hive中的元数据包括表的名称,表的列和分区及其属性,表的数据所在的目录 Hive数据存储在HDFS,大部分的查询、计算由mapreduce完成 Hive数据仓库于数据库的异同 (1)由于Hive采用了SQL的查询语言HQL,因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看,Hive和数据库除了拥有类似的查询语言, 再无类似之处。 (2)数据存储位置。 hdfs raw local fs (3)数据格式。 分隔符 (4)数据更新。hive读多写少。Hive中不支持对数据的改写和添加,所有的数据都是在加载的时候中确定好的。 INSERT INTO … VALUES添加数据,使用UPDATE … SET修改数据 不支持的 HDFS 一次写入多次读取 (5) 执行。hive通过MapReduce来实现的 而数据库通常有自己的执行引擎。 (6)执行延迟。由于没有索引,需要扫描整个表,因此延迟较高。另外一个导致Hive执行延迟高的因素是MapReduce框架 (7)可扩展性 (8)数据规模。 hive几种基本表类型:内部表、外部表、分区表、桶表 内部表(管理表)和外部表的区别: 创建表 外部表创建表的时候,不会移动数到数据仓库目录中(/user/hive/warehouse),只会记录表数据存放的路径 内部表会把数据复制或剪切到表的目录下 删除表 外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息不会删除表数据 内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除 表类型一、管理表或内部表Table Type: MANAGED_TABLE

    03
    领券