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弹性 MapReduce

弹性 MapReduce

弹性MapReduce (EMR)结合云技术和  Hadoop等社区开源技术,提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 Hadoop 集群,以分析位于集群内数据节点或 COS 上的 PB 级海量数据……
  • ETL 作业术语表

    ETL 作业常用术语如下: 术语详细说明 流计算流计算是面向流式数据的计算,它从一个或多个流式数据源读取持续不断产生的数据,经过引擎中多个算子的组合进行高效计算,再根据实际需要,将结果输出至下游的多种数据目的MySQL一种常用数据库,在 ETL 作业中可用作数据源表与数据目的表。 PostgreSQL类似 MySQL 的关系型数据库。ClickHouseClickHouse 是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),在 ETL 作业中可用作数据目的表。 Elasticsearch实时的搜索与数据分析引擎。
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  • 云数据仓库 Doris

    云数据仓库Doris(cdwdoris)为您提供基于 MPP(大规模并行处理)架构的云端Doris托管服务,拥有开箱即用,弹性易扩展等特性。云数据仓库 Doris支持标准SQL语言,兼容MySQL协议,支持对PB级的海量数据进行高并发查询,和亚秒级的快速分析,帮助您轻松应对多种ETL数据处理和业务探索场景。
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  • Kettle构建Hadoop ETL实践(一):ETL与Kettle

    数据仓库架构中的ETL 可以把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系,那么就有了下面的数据仓库架构图。?Hadoop生态圈中有一个叫做Oozie的工具,它是一个Hadoop的工作流调度系统,可以使用它将ETL过程封装进工作流自动执行。 数据目录有时也被称为元数据存储,它可以提供一份数据仓库中数据的清单。不久之后,就在代码生成技术广泛应用之时,新的基于引擎架构的ETL工具出现了。新一代ETL工具可以执行几乎所有的数据处理流程,还可以将数据库连接和转换规则作为元数据存储起来。(3)数据规模 ETL解决方案应该能处理逐年增长的数据。一般ETL能通过下面三种方式处理大数据。并发:ETL过程能够同时处理多个数据流,以便利用现代多核的硬件架构。这种插件架构允许第三方为Kettle平台开发插件。Kettle里的所有组件都是插件,即使是默认提供的组件。(7)数据转换 ETL项目很大一部分工作都是在做数据转换。
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  • 云数据仓库 PostgreSQL

    CDWPG兼容Greenplum开源数据仓库,是一种基于MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务。借助于该产品,您可以使用丰富的PostgreSQL 开源生态工具,实现对云数据仓库中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索;还可以借助云端数据无缝集成特性,轻松分析位于 COS、TencentDB
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  • 资源编排 TIC

    资源编排 TIC为您提供易用、高效、安全的基础架构管理平台。平台使用声明型语言,兼容众多优秀的开源社区工具,同时提供代码编辑和视图编辑两种模式,有效降低学习成本和使用难度。TIC 使用代码版本管理的方式管理基础架构,保障基础设施的构建、管理和迁移的可靠性和安全性。
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  • 流计算 Oceanus

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  • 数据湖计算 DLC

    该服务采用无服务器架构(Serverless)设计,用户无需关注底层架构或维护计算资源,使用标准 SQL 即可完成对象存储服务(COS)及其他云端数据设施的联合分析计算。
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  • Hadoop 工具

    功能说明Hadoop-COS 基于腾讯云对象存储 COS 实现了标准的 Hadoop 文件系统,可以为 Hadoop、Spark 以及 Tez 等大数据计算框架集成 COS 提供支持,使其能够跟访问 HDFS软件依赖Hadoop-2.6.0及以上版本。 说明: 目前 Hadoop-COS 已经正式被 Apache Hadoop-3.3.0 官方集成。下载与安装获取 Hadoop-COS 分发包及其依赖下载地址:Hadoop-COS release。安装 Hadoop-COS 插件将 hadoop-cos-{hadoop.version}-{version}.jar 和 cos_api-bundle-{version}.jar 拷贝到 $HADOOP_HOMEsharehadooptoolslib进入$HADOOP_HOMEetchadoop目录,编辑 hadoop_env.sh 文件,增加以下内容,将 cosn 相关 jar 包加入 Hadoop 环境变量: for f in $HADOOP_HOMEsharehadooptoolslib
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  • 创建 ETL 作业

    前提条件流计算作业 ETL 作业需运行于流计算独享集群,若还没有集群,请参考 创建独享集群。步骤1:创建 ETL 作业登录 流计算 Oceanus 控制台,单击左侧导航作业管理,进入作业管理页面,单击新建作业,作业类型选中 ETL 作业,输入作业名称,并选择一个运行中的集群,新建的 ETL 作业将运行于此集群步骤6:发布运行 ETL 作业单击发布运行,将进行作业运行检查,检查通过后将进入发布确认。单击确认启动即可启动作业,如果此时线上已有运行的版本,则会覆盖线上版本。
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  • Kettle构建Hadoop ETL实践(四):建立ETL示例模型

    TDS库表四、装载日期维度数据五、小节---- 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。ETL处理时间周期为每天一次,事实表中存储最细粒度的订单事务记录。 (3)确认维度。显然产品和客户是销售订单的维度。二、HIVE相关配置 在“数据仓库架构中的ETL”曾经提到Hive可以用于原始数据和转换后的数据仓库数据存储。使用Hive作为多维数据仓库的主要挑战是处理渐变维(SCD)和生成代理键。至此,我们的示例数据仓库模型搭建完成,后面在其上将实现ETL。五、小节 我们使用一个简单而典型的销售订单示例,建立数据仓库模型。
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  • 弹性 MapReduce

    产品优势,产品功能,产品概述,应用场景,创建 EMR 集群,业务评估,HDFS 常见操作,提交 MapReduce 任务,YARN 任务队列管理,Hadoop 最佳实践,Spark 环境信息,Spark实例扩容,扩容询价,查询EMR实例,产品动态,登录集群,变更配置,新增组件,节点状态,服务状态,集群销毁,服务等级协议,Flume 简介,Kerberos 简介,Kerberos 使用说明,访问安全集群的 Hadoop,Hadoop 接入 kerberos 示例,Hue 开发指南,节点监控指标,Knox 指引,Alluxio 开发文档,Alluxio 常用命令,挂载文件系统到 Alluxio 统一文件系统,软件配置,开发指南,HDFS 常见操作,提交 MapReduce 任务,YARN 任务队列管理,Hadoop 最佳实践,Spark 开发指南,Spark 环境信息,Spark 分析 COS 上的数据,通过 Spark,Hadoop 接入 kerberos 示例,Hue 开发指南,节点监控指标,Knox 指引,Alluxio 开发指南,Alluxio 开发文档,Alluxio 常用命令,挂载文件系统到 Alluxio
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  • Hadoop 最佳实践

    Hadoop 部分包含了分布式文件系统 HDFS、资源调度框架 YARN 以及迭代式计算框架 MR,腾讯的 Hadoop 版本集成了腾讯云对象存储,让您以 hadoop fs 命令行的方式使用对象存储,
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  • 云函数

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  • 大数据平台架构+ETL

    1ETL,Extraction-Trasformation-Loading,即数据读取,转换,装载的过程,是构建数据仓库的重要环节。ETL是将业务系统的数据经过抽取,清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的额分散的,零乱的,标准不统一的数据整合到一起,为企业决策提供分析依据。ETL是BI项目中重要的一个环节。ETL的实现方法:1、借助ETL工具。(如OWB,DTS,SSIS等)实现。2、SQL方法实现。3、ETL工具与SQL相结合。工具降低难度,但缺少灵活性。SQL灵活但编码复杂,因此结合两者。2大数据平台架构?首先,对于做大数据开发而言,平台的监控与报警和平台管理不归我们管,主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。然后来看看数据基础平台。离线流,存储到hdfs然后由MR调用,接着是ETL对数据的处理,处理完后将数据存储到关系型数据库,最后可以做出BI报表展示。这边的话可能我的逻辑也有点乱...主要还是看图分析吧。
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  • 对象存储

    ,免费额度,计费示例,工具概览,C# SDK,C++ SDK,Java SDK,PHP SDK,Python SDK,SDK 概览,Android SDK,iOS SDK,移动文件,COSFS 工具,HadoopService(List Buckets),下载文件,错误码,快速入门,Web 端直传实践,移动应用直传实践,托管静态网站,欠费说明,操作列表,快速入门,Java 安装与配置,Python 安装与配置,Hadoop对象操作,预签名 URL,异常处理,MD5 校验,按量计费(后付费),资源包介绍,常见问题,开启默认 CDN 加速域名,开启自定义 CDN 加速域名,开启自定义源站域名,授予子账号配置存储桶加速域名的权限,Hadoop访问 COS,Select 概述,Select 命令,SQL 函数,保留字段,数据类型,运算符,SELECT Object Content,检索数据,日志管理限制,联系我们,基于存储桶复制的容灾高可用架构数据检索,Select 概述,Select 命令,SQL 函数,保留字段,数据类型,运算符,SELECT Object Content,检索数据,日志管理,日志管理限制,联系我们,基于存储桶复制的容灾高可用架构
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  • 开发 ETL 作业

    创建 ETL 作业后,在作业管理中单击要进行开发的作业名称,然后单击开发调试,即可在草稿状态下进行作业开发。作业草稿即表示当前正处于可编辑的草稿状态下。添加数据源表和目的表开发 ETL 作业需在 数据源表和数据目的表中创建表。单击添加可以快速在编辑器中插入常用的 MySQL 或 ClickHouse 等数据流的表。
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  • 日志服务

    授权子账号对 CLS 某个日志主题具有所有权限,授权子账号对 CLS 某个日志主题具有查看权限,成本优势,检索不到日志,LogListener 常见问题,新手指引,函数处理简介,通过云函数转储至 ES,ETL某个日志主题具有查看权限,产品优势,成本优势,LogListener 相关,日志检索相关,检索不到日志,LogListener 常见问题,新手指引,产品动态,函数处理,函数处理简介,通过云函数转储至 ES,ETL
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  • 聊一聊 ETL 的设计

    职位要求: 熟练掌握数仓方法论,理解维度建模;熟悉hadoop,hive,hbase,spark,flume等工作原理;熟悉kettle,informatica,sqoop等工作;精通hive语法,熟练看上面的要求,有几个点可以关注一下:数仓的理论计算引擎:Hadoop、Spark、Hive数据同步:Flume、Sqoop、Kettle存储引擎:Mysql、Oracle、Hbase等存储平台我们大致分析一下这些内容HDFS 上的一些数据不规整,有很多垃圾信息,可以用 Hadoop 或者 Spark 进行处理并重新存入 HDFS 中。Hive 的表也可以通过 Hive 再做一些计算生成新的 Hive 表。现在的大部分数据流的设计都会有离线和实时相结合的方案,即 Lambda 架构,感兴趣的同学可以了解一下。0x03 举个栗子前段时间和一个哥们再聊数据流的设计,正好这里大概描述一下场景和解决方案。比如以后即使用 Flume 了,我们架构也不用大变数据落地,有一份都会落地 HDFS,这里使用 Spark Streaming,算是准实时落地,而且方便加入处理逻辑。
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  • 流计算 Oceanus

    流计算 Oceanus 是基于Flink构建的云上全托管的实时计算服务。您无须关注基础设施运维,通过云端一站式开发环境,轻松构建点击流分析、电商精准推荐、金融风控、物联网 IoT 等应用。
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