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- hive數(shù)據(jù)倉庫特點 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、 數(shù)據(jù)倉庫 、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS (MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。來自:專題我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對象存儲服務(wù)( OBS ) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 ( DLI ) MapReduce服務(wù) (MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫MySQL 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL來自:百科
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企業(yè)版 DAS 的功能特點 企業(yè)版DAS的功能特點 時間:2021-05-31 17:28:15 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn),如何控制敏感數(shù)據(jù)訪問權(quán)限、實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫變更安全、操作可回溯審計、降低DBA人力成本, 是數(shù)據(jù)庫實例數(shù)量上一定規(guī)模時,企業(yè)的重要訴求。企業(yè)版DAS有如下的特點: 1. 數(shù)據(jù)訪問安全來自:百科來自:百科
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華為云計算 云知識 GaussDB (for MySQL)的架構(gòu)和特點 GaussDB(for MySQL)的架構(gòu)和特點 時間:2021-06-16 16:46:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)云數(shù)據(jù)庫概覽如下: 1. 主節(jié)點 處理所有的寫 寫 WAL 日志(Redo)來自:百科
公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比,主要有以下特點與顯著優(yōu)勢: 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉庫云化服務(wù),具備開放,高效,兼容,可擴展,易運維等特點。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品內(nèi)核,以云上數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能來自:百科
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計,數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計,數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。來自:百科
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS有什么特點 數(shù)據(jù)管理服務(wù)DAS有什么特點 時間:2021-05-31 17:11:08 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)管理服務(wù)(DAS)具有以下特點: 1. 實現(xiàn)云上管理數(shù)據(jù)庫,可視化界面連接和管理數(shù)據(jù)庫; 2. 云端專用通道管理數(shù)據(jù),華為云高安全嚴格控制數(shù)據(jù)庫訪問;來自:百科
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展特點 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展特點 時間:2021-05-21 09:46:45 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已經(jīng)成為計算機信息系統(tǒng)和智能應(yīng)用系統(tǒng)的核心技術(shù)之一和重要基礎(chǔ)。其發(fā)展特點主要有以下三個方面: 1、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展集中表現(xiàn)在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上。來自:百科
數(shù)據(jù)源的方式,可訪問的數(shù)據(jù)源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源,這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實現(xiàn)互相操作。SparkSQL復(fù)用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊,使用SparkSQL可以直接對已有的Hive數(shù)據(jù)進行查詢。 另外,SparkS來自:專題
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