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- spark 分布式數(shù)據(jù)庫 內(nèi)容精選 換一換
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關(guān)系型數(shù)據(jù)庫: 1.基于openGauss生態(tài)的分布式數(shù)據(jù)庫 GaussDB ,是自主生態(tài)的分布式數(shù)據(jù)庫 2.基于MySQL生態(tài)的分布式數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL),我們100%兼容MySQL,讓更多的客戶可以無縫遷移上來,同時這也是分布式數(shù)據(jù)庫,不再是單機的主備的MySQL 非關(guān)系型NoSQL數(shù)據(jù)庫:來自:專題1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻; 2. 提供極致壓縮率,PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負擔(dān); 3. ServerlessSpark,標(biāo)準(zhǔn)SQL接口,無開發(fā)障礙; 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫,配合BI提供亞秒級查詢響應(yīng)。 典型應(yīng)用場景: 1. 物聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)歸檔管理;2來自:百科
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云知識 MRS可以做什么 MRS可以做什么 時間:2020-09-24 09:48:11 MRS基于開源軟件Hadoop進行功能增強、Spark內(nèi)存計算引擎、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫以及Hive 數(shù)據(jù)倉庫 框架,提供企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析的統(tǒng)一平臺,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求:來自:百科
超強寫入:相比于其他NoSQL服務(wù),擁有超強寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以用于實時推薦等大數(shù)據(jù)場景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具,可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系,構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢: 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以進行實時的反欺詐檢測。 GeminiDB來自:百科
本地Windows主機使用 OBS 上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1:上傳數(shù)據(jù)至OBS 本地Windows主機使用OBS上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟1:上傳數(shù)據(jù)至OBS OBS Browser+功能概述來自:百科
dli相關(guān)問題 時間:2020-09-03 17:14:45 數(shù)據(jù)湖探索 (Data Lake Insight,簡稱DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài),實現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕來自:百科
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