- 9月23日至25日，华为全联接2021在线上正式开幕。其中，华傲数据CEO贾西贝博士，发表“华傲数据携手华为云FusionInsight构建政务“三算一景”，释放数字红利”演讲。华傲数据携手FusionInsight团队，打造了“三算一景”数据治理解决方案，服务于全国上百个客户。未来，华傲携手华为云将赋能数字城市建设，让城市站在数据之巅。 9月23日至25日，华为全联接2021在线上正式开幕。其中，华傲数据CEO贾西贝博士，发表“华傲数据携手华为云FusionInsight构建政务“三算一景”，释放数字红利”演讲。华傲数据携手FusionInsight团队，打造了“三算一景”数据治理解决方案，服务于全国上百个客户。未来，华傲携手华为云将赋能数字城市建设，让城市站在数据之巅。
- 在华为全联接2021中的“华为云FusionInsight智能数据湖打造千行百业数据底座”专题演讲中，中国工商银行大数据平台产品经理袁一发表演讲表示：近年来工行通过引入FusionInsight，支撑300+总行和子公司和行外的金融数据服务应用，未来还将在大集群跨机房部署、大数据云原生、高可用能力提升、数据入湖时效性提升等持续创新，提升工行服务实体经济的能力。 在华为全联接2021中的“华为云FusionInsight智能数据湖打造千行百业数据底座”专题演讲中，中国工商银行大数据平台产品经理袁一发表演讲表示：近年来工行通过引入FusionInsight，支撑300+总行和子公司和行外的金融数据服务应用，未来还将在大集群跨机房部署、大数据云原生、高可用能力提升、数据入湖时效性提升等持续创新，提升工行服务实体经济的能力。
- 当前，数据已是第5种生产要素，如何发挥数据要素价值已是共同话题。本次将由华为云FusionInsight携手客户和伙伴，率先揭秘FusionInsight 8.1.0版本的实时数据湖、容灾、时序数据库新能力，工商银行讲述携手FusionInsight共建大数据体系，清华大学分享MRS IoTDB时序数据库，还有众多合作伙伴分享大数据联合解决方案…… 当前，数据已是第5种生产要素，如何发挥数据要素价值已是共同话题。本次将由华为云FusionInsight携手客户和伙伴，率先揭秘FusionInsight 8.1.0版本的实时数据湖、容灾、时序数据库新能力，工商银行讲述携手FusionInsight共建大数据体系，清华大学分享MRS IoTDB时序数据库，还有众多合作伙伴分享大数据联合解决方案……
- 近日，由华为技术有限公司与中国民生银行股份有限公司联合成立的“民生信用卡-华为大数据联合创新实验室”，在《亚洲银行家》杂志颁布的 “2021年度金融科技创新奖项”中，荣获“中国最佳AI实验室”奖 近日，由华为技术有限公司与中国民生银行股份有限公司联合成立的“民生信用卡-华为大数据联合创新实验室”，在《亚洲银行家》杂志颁布的 “2021年度金融科技创新奖项”中，荣获“中国最佳AI实验室”奖
- 纳管 是针对线下存量 F I物理机集群进行线上统一 运维管理的操作手段 ，本文档将 详细为大家介绍 纳管 的流程以及 纳管 适用的操作场景和纳管后的 关键 功能 。 纳管 是针对线下存量 F I物理机集群进行线上统一 运维管理的操作手段 ，本文档将 详细为大家介绍 纳管 的流程以及 纳管 适用的操作场景和纳管后的 关键 功能 。
- 本文介绍如何使用永洪bi对接FusionInsight MRS hive组件 本文介绍如何使用永洪bi对接FusionInsight MRS hive组件
- 当用户需要将保存在HDFS中的数据从当前集群备份到另外一个集群时，需要使用DistCp工具。DistCp工具依赖于集群间拷贝功能，该功能默认未启用。拷贝数据的集群双方都需要配置。管理员可以根据以下指导，在FusionInsight Manager修改参数以启用集群间拷贝功能 当用户需要将保存在HDFS中的数据从当前集群备份到另外一个集群时，需要使用DistCp工具。DistCp工具依赖于集群间拷贝功能，该功能默认未启用。拷贝数据的集群双方都需要配置。管理员可以根据以下指导，在FusionInsight Manager修改参数以启用集群间拷贝功能
- HetuEngine查询非本集群的Hive数据，由于使用了“hive.force-local-scheduling=true“参数，导致查询无法被HetuEnigne调度执行。 HetuEngine查询非本集群的Hive数据，由于使用了“hive.force-local-scheduling=true“参数，导致查询无法被HetuEnigne调度执行。
- WebHcat样例代码Hive提供了WebHcat接口。该文档利用java把该接口进行了封装，可以使用java代码访问Hive。代码中只封装了一些常用接口，对于没有其他的接口，可以参考封装好的代码自行进行封装。1.1 主要难点：因hive的webHcat接口未提供认证接口，我们这边只能借助spnego的方式来进行kerberos认证。首先，先进行kerberos认证。认证完成后，获... WebHcat样例代码Hive提供了WebHcat接口。该文档利用java把该接口进行了封装，可以使用java代码访问Hive。代码中只封装了一些常用接口，对于没有其他的接口，可以参考封装好的代码自行进行封装。1.1 主要难点：因hive的webHcat接口未提供认证接口，我们这边只能借助spnego的方式来进行kerberos认证。首先，先进行kerberos认证。认证完成后，获...
- Clickhouse新增加的Kerberos认证方式兼容ck自带的用户/密码认证方式，丰富了ck用户登陆认证方式。 Clickhouse新增加的Kerberos认证方式兼容ck自带的用户/密码认证方式，丰富了ck用户登陆认证方式。
- 介绍hive的UDAF（user-defined aggregate function）用户自定义聚合函数，可以允许用户自行开发某种数据处理逻辑的函数，将其注册在Hive中进行调用完成业务逻辑，UDAF可以接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行，比如像我们日常使用的count、sum、max等函数都是UDAF的Hive内置函数。如何自己编写UDAF开发一个UDAF需要继承Hive的类有两种... 介绍hive的UDAF（user-defined aggregate function）用户自定义聚合函数，可以允许用户自行开发某种数据处理逻辑的函数，将其注册在Hive中进行调用完成业务逻辑，UDAF可以接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行，比如像我们日常使用的count、sum、max等函数都是UDAF的Hive内置函数。如何自己编写UDAF开发一个UDAF需要继承Hive的类有两种...
- 一、配置Linux C++编译环境： 1、下载软件包，cmake和gcc（9.x以上版本） 2、安装CMake:tar -xzvf cmake-3.14.1.tar.gz./bootstrapmake -j8make install安装验证：3、安装GCC：解压并下载其他依赖软件：tar -xvf gcc-9.3.0.tar.xzcd gcc-9.3.0/wget ftp://gcc.gnu... 一、配置Linux C++编译环境： 1、下载软件包，cmake和gcc（9.x以上版本） 2、安装CMake:tar -xzvf cmake-3.14.1.tar.gz./bootstrapmake -j8make install安装验证：3、安装GCC：解压并下载其他依赖软件：tar -xvf gcc-9.3.0.tar.xzcd gcc-9.3.0/wget ftp://gcc.gnu...
- 工具介绍CarbonData 的首次查询较慢，对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。本工具主要提供以下功能：对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。工具使用下载安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。进入 目录“/opt/client/Spark2x/spark/bin”, 执行start-prequery.sh。参考下表配置prequeryParams.propert... 工具介绍CarbonData 的首次查询较慢，对于实时性要求较高的节点可能会造成一定的时延。本工具主要提供以下功能：对查询时延要求较高的表进行首次查询预热。工具使用下载安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”。进入 目录“/opt/client/Spark2x/spark/bin”, 执行start-prequery.sh。参考下表配置prequeryParams.propert...
- 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。 在Hadoop大规模生产集群中，由于HDFS的元数据都保存在NameNode的内存中，集群规模受制于NameNode单点的内存限制。如果HDFS中有大量的小文件，会消耗NameNode大量内存，还会大幅降低读写性能，延长作业运行时间。因此，小文件问题是制约Hadoop集群规模扩展的关键问题。
- 随着数据湖技术从离线向实时的发展，数据湖在业务已逐渐从辅助决策向实时决策，实时干预甚至提前预防的方向发展，同时，随着国家把数据作为第五种生产要素，数据据价值在逐步提升，这样对海量数据湖的可靠性提出了新的要求。本文主要介绍了MRS应对业务和数据可靠性方面的三种解决方案。 随着数据湖技术从离线向实时的发展，数据湖在业务已逐渐从辅助决策向实时决策，实时干预甚至提前预防的方向发展，同时，随着国家把数据作为第五种生产要素，数据据价值在逐步提升，这样对海量数据湖的可靠性提出了新的要求。本文主要介绍了MRS应对业务和数据可靠性方面的三种解决方案。
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