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統(tǒng)一資源管理:統(tǒng)一管理內(nèi)部多集群和調(diào)度作業(yè),規(guī)??梢缘桨偃f核級(jí)別。 租戶資源隔離:不同隊(duì)列之間資源隔離,減少隊(duì)列之間的相互影響。 分時(shí)按需彈性:秒級(jí)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容,從容應(yīng)對(duì)流量洪峰和資源訴求。支持分時(shí)設(shè)置隊(duì)列優(yōu)先級(jí)和配額,提高資源利用率。 彈性資源池應(yīng)用場(chǎng)景 如何創(chuàng)建彈性資源池并運(yùn)行作業(yè) 通過從創(chuàng)建彈性資源池、創(chuàng)建增強(qiáng)型跨來自:專題
使用分布式緩存服務(wù)D CS 改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù) 使用分布式緩存服務(wù)DCS改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2025-04-24 10:28:57 方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 隨著互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用行業(yè)的逐漸發(fā)展,業(yè)務(wù)需求急速增加,數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),僅依附于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)難以支撐上層業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)存在結(jié)構(gòu)復(fù)來自:百科
GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例權(quán)限如何設(shè)置? GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例部署時(shí)通過物理區(qū)域劃分,為項(xiàng)目級(jí)服務(wù)。授權(quán)時(shí),“作用范圍”需要選擇“區(qū)域級(jí)項(xiàng)目”,然后在指定區(qū)域(如華北-北京1)對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目(cn-north-1)中設(shè)置相關(guān)權(quán)限,并且該權(quán)限僅對(duì)此項(xiàng)目生效;如果在“所有項(xiàng)目”中設(shè)置權(quán)限,則該權(quán)限在所有區(qū)域項(xiàng)目中都來自:專題
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5倍,在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢分析。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark,也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL, DLI 在開源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開源提升了2.5倍,在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢分析。來自:專題
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