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- 海量數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展，海量存儲(chǔ) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展，海量存儲(chǔ) 時(shí)間：2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說，輕資產(chǎn)，快速擴(kuò)容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)力。行業(yè)痛點(diǎn)：無法預(yù)測用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，業(yè)務(wù)高峰時(shí)客戶體驗(yàn)會(huì)受到影響，甚至要停服擴(kuò)容。來自：百科
- 海量數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
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在實(shí)際生產(chǎn)制造，客戶總會(huì)遇到難以解決的問題： 邊緣側(cè)需要將數(shù)據(jù)采集，但是非標(biāo)的設(shè)備種類繁多，無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，老舊的設(shè)備的數(shù)據(jù)無法采集，沒有數(shù)據(jù)的支持，無法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，智能化 邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)往往是上萬點(diǎn)，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)量級(jí)，數(shù)據(jù)上云，對帶寬和中間件的性能要求極高 實(shí)際生產(chǎn)中設(shè)備發(fā)生故障來自：百科彈性文件服務(wù)與其他云服務(wù)的關(guān)系 圖1 彈性文件服務(wù)與其他服務(wù)的關(guān)系示意圖 功能 相關(guān)服務(wù) 位置 云服務(wù)器和文件系統(tǒng)歸屬于同一項(xiàng)目下，用于掛載共享路徑實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。 彈性云服務(wù)器 （Elastic Cloud Server，E CS ） 掛載NFS文件系統(tǒng)到云服務(wù)器（Linux） 掛載NFS文件系統(tǒng)到云服務(wù)器（Windows）來自：專題
- 海量數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
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大容量擴(kuò)展以及成本敏感型業(yè)務(wù)，如 媒體處理 、文件共享、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)備份等。SFS容量型文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務(wù)，推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。 大容量擴(kuò)展以及成本敏感型業(yè)務(wù)，如媒體處理、文件共享、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)備份等。通用文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務(wù)，推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。來自：專題![]()
智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐來自：百科![]()
件查詢，交通擁堵分析，景點(diǎn)熱度統(tǒng)計(jì)等 用戶通過DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至 OBS ，再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開源的Hadoop、Spark等運(yùn)算框架，對存儲(chǔ)在OBS上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在ECS中的各類程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù)來自：專題![]()
為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)來自：百科![]()
用自己的海量數(shù)據(jù)。繼續(xù)使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫的上層應(yīng)用，特別是商業(yè)智能BI類的應(yīng)用。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Sto來自：百科![]()
開發(fā)的能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，并通過對海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 鏈接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-mrs/mrs_08_0001.html 華為云推薦： MapReduce服務(wù)來自：百科![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時(shí)間：2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對低，要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來自：百科![]()
應(yīng)用場景 企業(yè)數(shù)據(jù)遷移到云上：使用大數(shù)據(jù)云服務(wù)的彈性和按需能力作為線下自建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的替代或備用，數(shù)據(jù)量大，全量遷移。 公有云服務(wù)間數(shù)據(jù)遷移：在華為云各類公有云服務(wù)之間遷移數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)。 公有云數(shù)據(jù)遷移到本地業(yè)務(wù)系統(tǒng)：用戶在使用公有云計(jì)算資源對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，將結(jié)果數(shù)據(jù)回流到來自：百科![]()
夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年數(shù)據(jù)管理解決方案金獎(jiǎng) [博客]Data+，打工人的數(shù)據(jù)處理“智能王” 管理控制臺(tái) 幫助文檔 數(shù)據(jù)工坊應(yīng)用場景 未來幾年時(shí)間，數(shù)據(jù)量將會(huì)呈數(shù)倍增長趨勢，海量數(shù)據(jù)的快速處理是企業(yè)數(shù)據(jù)變現(xiàn)的核心訴求。DWR提供的高效、開放、易用的來自：專題![]()
加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自：專題![]()
戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)： 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù)，耗時(shí)平均約1小時(shí)，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù)，3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫SQL語句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運(yùn)維難度劇增；來自：百科![]()
B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會(huì)出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲(chǔ)在DB0上的主備實(shí)例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來自：專題![]()
參數(shù)模板等配置。 管理功能 數(shù)據(jù)集成 多種方式異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效接入，支持用戶穩(wěn)定高效地對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng)。 數(shù)據(jù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)建?？梢暬?、自動(dòng)化、智能化。通過統(tǒng)一指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)范化指標(biāo)體系。 數(shù)據(jù)服務(wù) 提升訪問查詢檢索效率。為您提供快速將數(shù)據(jù)表生成數(shù)據(jù)API的能力。 表/文件/整庫遷移來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 時(shí)間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時(shí)間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自：百科![]()
同時(shí)， DSC 提供了數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)添加水印和提取數(shù)據(jù)水印的API接口供您使用，具體請參考數(shù)據(jù)安全中心API接口參考 數(shù)據(jù)水印 數(shù)據(jù)安全中心能夠識(shí)別哪些數(shù)據(jù)源對象？ DSC能通過內(nèi)置規(guī)則和自定義規(guī)則從OBS、RDS、Elasticsearch、DWS、DLI的海量數(shù)據(jù)中分析并識(shí)別出敏感對象。來自：專題
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