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- 分布式內(nèi)存計算框架 內(nèi)容精選 換一換
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創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)D CS 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 04:16 緩存實例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù)DCS 緩存實例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù)DCS 04:53 分布式緩存服務(wù)DCS來自:專題時間:2021-05-24 09:20:33 大數(shù)據(jù) 在大數(shù)據(jù)1.0時代,互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲、并行計算,所以用到的關(guān)鍵技術(shù)有: 1. 批處理計算框架MapReduce; 2. 海量數(shù)據(jù)存儲層HDFS/HBase。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在來自:百科
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DSS與EVS的區(qū)別 功能描述 規(guī)格豐富 提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲,滿足不同業(yè)務(wù)場景需求 提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲,滿足不同業(yè)務(wù)場景需求 彈性擴展 可線性按需擴容,滿足業(yè)務(wù)增長需求 可線性按需擴容,滿足業(yè)務(wù)增長需求 安全可靠 分布式存儲技術(shù),數(shù)據(jù)多副本冗余,確保數(shù)據(jù)高可靠來自:專題證的可信云服務(wù)。 分布式消息服務(wù)教程視頻 分布式消息服務(wù)DMS 04:57 連接未開啟SASL的Kafka實例 分布式消息服務(wù)DMS 連接未開啟SASL的Kafka實例 分布式消息服務(wù)DMS 04:46 變更實例規(guī)格 分布式消息服務(wù)DMS 變更實例規(guī)格 分布式消息服務(wù)DMS 03:08來自:專題
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Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層,使上層的計算應(yīng)用可以通過統(tǒng)一的客戶端API和全局命名空間訪問包括HDFS和 OBS 在內(nèi)的持久化存儲系統(tǒng),從而實現(xiàn)了對計算和存儲的分離。 圖1 Alluxio架構(gòu) 優(yōu)勢: 提供內(nèi)存級I/O吞吐率,同時降低具有彈性擴張?zhí)匦缘臄?shù)據(jù)驅(qū)動型應(yīng)用的成本開銷來自:百科CDM 的日志,監(jiān)控和告警功能,有異??梢约皶r通知相關(guān)人員,避免7X24小時人工值守。 高效率 CDM任務(wù)基于分布式計算框架,自動將任務(wù)切分為獨立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 CDM任務(wù)基于分布式計算框架,自動將任務(wù)切分為獨立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 多種數(shù)據(jù)源支持來自:專題幫助您實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動。支持自建和云上的文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫, 數(shù)據(jù)倉庫 ,NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務(wù),對象存儲等數(shù)據(jù)源。 CDM服務(wù)基于分布式計算框架,利用并行化處理技術(shù),支持用戶穩(wěn)定高效地對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行移動,實現(xiàn)不停服數(shù)據(jù)遷移,快速構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)架構(gòu)。 圖1 CDM定位 華為云 面來自:百科
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