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GaussDB數(shù)據(jù)庫優(yōu)缺點 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,基于華為20余年戰(zhàn)略投入、軟硬全棧協(xié)同所創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具備高可用、高性能、高安全、高彈性、高智能、易部署、易遷移等關(guān)鍵能力,那GaussDB有哪些優(yōu)缺點呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,基于華為20余年戰(zhàn)略投入、軟硬全棧協(xié)同所創(chuàng)新來自:專題非關(guān)系型NoSQL數(shù)據(jù)庫: 1.基于文檔的分布式數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for Mongo),100%兼容Mongo的接口,解決了開源的協(xié)議風險,用3副本解決9副本的可靠性 2.基于時序協(xié)議的分布式數(shù)據(jù)庫GaussDB(for Influx),分布式方案解決了開源只有主備的容量問題 3.基于寬表Cassandra的GaussDB(for來自:專題
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華為云計算 云知識 如何基于 華為云Stack 構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧?_華為云Stack_ FusionInsight MRS 如何基于華為云Stack構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧?_華為云Stack_FusionInsight MRS 時間:2023-03-24 11:12:16 云計算 混合云 大數(shù)據(jù)來自:百科
n等聚合函數(shù)、地理函數(shù)、CEP函數(shù)等,用SQL表達業(yè)務(wù)邏輯,簡便快捷實現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark作業(yè)提供全托管式Spark計算特性:用戶可通過交互式會話(session)和批處理(batch)方式提交計算任務(wù),在全托管Spark隊列上進行數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖 探索(Data來自:百科
應(yīng)用場景,將數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive( 數(shù)據(jù)倉庫 ),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與數(shù)據(jù)湖工廠(DLF)集成,提來自:百科
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