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大容量擴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:專題可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 客戶痛點: 【數(shù)據(jù)處理耗時】:使用開源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時長,每次處理耗時1天; 【不支持關(guān)聯(lián)分析】:ES不能支持關(guān)聯(lián)等復(fù)雜查詢分析; 【數(shù)據(jù)更新難】:來自:百科
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BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件:Spark機器學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件:Spark機器學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 時間:2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介: 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長,應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越來自:百科來自:專題
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