Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- hadoop中的數(shù)據(jù)存儲 內(nèi)容精選 換一換
-
捷，創(chuàng)新的同時，繼續(xù)使用熟悉的數(shù)據(jù)（倉）庫方式管理和使用自己的海量數(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)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行H來自：百科
- hadoop中的數(shù)據(jù)存儲 相關(guān)內(nèi)容
-
云知識 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 時間：2021-05-20 15:35:05 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)是描述事務(wù)的符號記錄，可以是數(shù)字，也可以是文字、圖形、圖像、音頻、視頻等，有多種表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫，是大量數(shù)據(jù)的集合。 存放在數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來自：百科
- hadoop中的數(shù)據(jù)存儲 更多內(nèi)容
-
![]()
??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫安全基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章來自：百科![]()
裝MRS還沒支持的第三方軟件，修改集群運(yùn)行環(huán)境等自定義操作。 MRS支持WrapperFS特性，提供 OBS 的翻譯能力，兼容HDFS到OBS的平滑遷移，解決客戶將HDFS中的數(shù)據(jù)遷移到OBS后，即可實(shí)現(xiàn)客戶端無需修改自己的業(yè)務(wù)代碼邏輯的情況下，訪問存儲到OBS的數(shù)據(jù)。 2.MRS支來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
使得用戶組中的用戶獲得策略定義的權(quán)限，這一過程稱為授權(quán)。 了解詳情 免費(fèi)的對象存儲權(quán)限配置指南-桶策略 桶策略是作用于所配置的OBS桶及桶內(nèi)對象的。OBS桶擁有者通過桶策略可為 IAM 用戶或其他帳號授權(quán)桶及桶內(nèi)對象的操作權(quán)限。 桶策略是作用于所配置的OBS桶及桶內(nèi)對象的。OBS桶擁來自：專題![]()
云知識 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)存儲的存儲配置是什么 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)存儲的存儲配置是什么 時間：2021-03-23 14:11:24 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)存儲采用云硬盤，具體情況請參考《云硬盤用戶指南》。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)的備份數(shù)據(jù)存儲采用對象存儲服務(wù)，不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關(guān)于文檔數(shù)據(jù)庫實(shí)例存來自：百科![]()
2、在對象列表上方，單擊“碎片”頁簽，在列表中可以查看到桶中碎片。 如需清理碎片，請選中所有碎片后，單擊列表上方的“刪除”。 使用OBS SDK上傳超過5GB的大文件失敗 OBS服務(wù)端上傳對象接口有規(guī)格限制，單次可上傳的最大文件為5GB，如果需要上傳超過5GB的大文件，需要通過OBS服務(wù)端提供的分段上傳接口實(shí)現(xiàn)。具體步驟為：來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 時間：2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指，在用戶確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上，以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運(yùn)行效率，業(yè)務(wù)操作效率，前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過程的具體細(xì)節(jié)。來自：百科![]()
超低時延的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。 計(jì)算性能強(qiáng)勁穩(wěn)定，配套華為自研智能高速網(wǎng)卡，提供超高帶寬和超低時延的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。 降本增效 多種規(guī)格的計(jì)算資源和存儲資源按需使用，精準(zhǔn)匹配不同流程的IT資源需求，相同流程的成本最高可節(jié)省30%。 多種規(guī)格的計(jì)算資源和存儲資源按需使用，精準(zhǔn)匹配不同流程的IT資源需求，相同流程的成本最高可節(jié)省30%。來自：專題![]()
別的任務(wù)，有些事空閑的，為了讓各個slave既要飽和狀態(tài)又要性能最好，就需要調(diào)整；再例如：原本有8個子節(jié)點(diǎn)，現(xiàn)在擴(kuò)充了2個子節(jié)點(diǎn)，原先的8個子節(jié)點(diǎn)都要數(shù)據(jù)存儲，也有相應(yīng)的任務(wù)需要執(zhí)行，而后加的2個子節(jié)點(diǎn)是空的，此時也需要負(fù)載均衡進(jìn)行重新分配數(shù)據(jù)的存儲和任務(wù)的執(zhí)行。手動啟動該機(jī)制運(yùn)行：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）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![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫中字段的物理化 數(shù)據(jù)庫中字段的物理化 時間：2021-06-02 14:49:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，字段的物理化要選擇合適的類型，考慮以下因素： 1. 盡量使用短字段的數(shù)據(jù)類型 長度較短的數(shù)據(jù)類型不僅可以減小數(shù)據(jù)文件的大小，提升IO性能；同時也可以來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫中索引的創(chuàng)建和使用 數(shù)據(jù)庫中索引的創(chuàng)建和使用 時間：2021-06-02 14:50:42 數(shù)據(jù)庫 可以增加索引的情況： 1. 在經(jīng)常需要搜索查詢的列； 2. 在作為主鍵的列上創(chuàng)建索引，強(qiáng)制該列的唯一性； 3. 在經(jīng)常使用連接的列上創(chuàng)建索引； 4. 在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引；來自：百科![]()
??????????華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫安全基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會最值錢的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章來自：百科![]()
Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓(xùn)練中斷的時間。 2、文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問：由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)器訪問的數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務(wù)器上訪問數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)冗余等。另外以來自：專題![]()
OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景：PB級的數(shù)據(jù)存儲，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場景：來自：專題![]()
同一區(qū)域跨多個可用區(qū)的云服務(wù)器可以訪問同一文件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多臺云服務(wù)器共同訪問和分享文件。 彈性擴(kuò)展 彈性文件服務(wù)可以根據(jù)您的使用需求，在不中斷應(yīng)用的情況下，增加或者縮減文件系統(tǒng)的容量。一鍵式操作，輕松完成您的容量定制。 高性能、高可靠性 性能隨容量增加而提升，同時保障數(shù)據(jù)的高持久度，滿足業(yè)務(wù)增長需求。來自：專題![]()
0，RTO小于10秒。 數(shù)據(jù)傳輸、計(jì)算、存儲全鏈路加密 傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效來自：專題
看了本文的人還看了
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—4.3 YARN中的調(diào)度
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—3.4 Hadoop文件系統(tǒng)
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—5 Hadoop的I/O操作
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—3.5.3 寫入數(shù)據(jù)
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—3.5.6 刪除數(shù)據(jù)
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—3.6 數(shù)據(jù)流
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—5.2 壓縮
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—3.5.4 目錄
- 《Hadoop權(quán)威指南：大數(shù)據(jù)的存儲與分析》—5.1.3 ChecksumFileSystem