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- 分布式數(shù)據(jù)倉庫的書籍 內(nèi)容精選 換一換
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為什么要使用華為云 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費體驗 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科可根據(jù)需要隨時通過控制臺或API，備份指定時間點的數(shù)據(jù) 可根據(jù)需要隨時通過控制臺或API，備份指定時間點的數(shù)據(jù) 備份恢復(fù) 備份恢復(fù) 支持將云硬盤恢復(fù)到您指定的任意備份時間點；可使用備份數(shù)據(jù)批量創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤，實現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署 支持將云硬盤恢復(fù)到您指定的任意備份時間點；可使用備份數(shù)據(jù)批量創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤，實現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署來自：專題
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分布式消息中間件的作用 分布式消息中間件的作用 華為云分布式消息中間件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。分布式消息中間件作用是為用戶應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊列服務(wù)，實現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成。來自：專題AI框架，如果MindSpore要進行多機分布式訓(xùn)練調(diào)試，則每臺機器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測代碼中涉及到的OBS路徑，實際使用時請?zhí)鎿Q為自己的實際OBS路徑。 ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個別的參數(shù)即可。來自：專題
- 分布式數(shù)據(jù)倉庫的書籍 更多內(nèi)容
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ussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計算； 極速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多層級冗余實現(xiàn)系統(tǒng)無單點故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴展性；來自：百科![]()
PP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺特性比較 數(shù)據(jù)倉庫和H來自：百科![]()
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同時還要有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。 二是學(xué)習(xí)不系統(tǒng)，很多書籍只介紹了AI發(fā)展的基礎(chǔ)框架，缺乏專業(yè)的學(xué)習(xí)路徑、技術(shù)講解及具體場景的應(yīng)用。 三是沒有專家講師帶領(lǐng)指導(dǎo)，找不到人進行交流。尤其是非計算機專業(yè)的同學(xué)，學(xué)AI會比較難，因為做AI開發(fā)不像傳統(tǒng)的軟件開發(fā)那樣有非常多的書籍資料和社區(qū)可以交來自：百科![]()
更多精彩課程、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院 塊存儲服務(wù)EVS：云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說明和狀態(tài)變更流程 EVS購買來自：百科![]()
確性，確保業(yè)務(wù)安全。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
華為云計算 云知識 專屬分布式存儲服務(wù)的優(yōu)勢 專屬分布式存儲服務(wù)的優(yōu)勢 時間：2020-09-27 11:02:05 專屬分布式存儲服務(wù)（Dedicated Distributed Storage Service）為您提供獨享的物理存儲資源，通過數(shù)據(jù)冗余和緩存加速等多項技術(shù)，提供來自：百科![]()
可根據(jù)需要隨時通過控制臺或API，備份指定時間點的數(shù)據(jù) 可根據(jù)需要隨時通過控制臺或API，備份指定時間點的數(shù)據(jù) 備份恢復(fù) 備份恢復(fù) 支持將云硬盤恢復(fù)到您指定的任意備份時間點；可使用備份數(shù)據(jù)批量創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤，實現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署 支持將云硬盤恢復(fù)到您指定的任意備份時間點；可使用備份數(shù)據(jù)批量創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤，實現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署來自：專題![]()
不存在時從內(nèi)存中獲取。由于緩存的數(shù)據(jù)比內(nèi)存快的多，所以緩存的作用就是幫助硬件更快的運行。 分布式緩存服務(wù)（Distributed Cache Service，簡稱D CS ）是華為云提供的一款內(nèi)存數(shù)據(jù)庫服務(wù)，兼容了Redis和Memcached兩種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫引擎，提供即開即用、安全可來自：百科![]()
華為云計算 云知識 分布式消息服務(wù)RabbitMQ的功能 分布式消息服務(wù)RabbitMQ的功能 時間：2020-10-13 09:50:30 分布式消息隊列RabbitMQ是100%兼容開源RabbitMQ的云上消息隊列服務(wù)，支持廣播、事務(wù)消息、消息路由、死信隊列、優(yōu)先級隊列等特來自：百科![]()
適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 基于GDS的跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過GDS進行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，實現(xiàn)多個集群之間的數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 使用gsql元命令\COPY導(dǎo)入數(shù)據(jù) 本地文件 與直接使用SQL語句COPY不同，該命令讀取/寫入的文件只能是gsql客戶端所在機器上的本地文件。來自：專題![]()
面臨高并發(fā)讀的壓力，分布式緩存Redis的高并發(fā)及靈活擴展，可輕松支持此類應(yīng)用。 狀態(tài)緩存 分布式緩存Redis可將Session會話狀態(tài)及應(yīng)用橫向擴展時的狀態(tài)數(shù)據(jù)等緩存到DCS實例，實現(xiàn)狀態(tài)數(shù)據(jù)共享。在應(yīng)對游戲應(yīng)用中爆發(fā)式增長的玩家數(shù)據(jù)存儲和讀寫請求時，使用分布式緩存Redis來自：專題![]()
份創(chuàng)建的快照的分配容量。 已使用容量 存儲池已使用的物理容量。 含虛擬機/裸機/容器等使用的卷的使用容量、專屬彈性文件服務(wù)（SFS Turbo）/RDS等高階服務(wù)占用的存儲使用容量、備份創(chuàng)建的快照的使用容量。 表2 存儲池容量計算示例 容量種類 容量 申請容量 27.2 T 裸容量來自：專題![]()
master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語句，將工作負載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實例（segment實例），由它們存儲和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負責(zé)不同PostgreSQL實例之間的通信。Greenplum segment是獨立的PostgreS來自：百科![]()
業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù)，無需花費大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) Par來自：百科![]()
造VUCA時代的高效能組織》，邀請作者王明蘭深度剖析敏捷轉(zhuǎn)型的實施策略。 課程簡介 在這樣一個充滿不確定性的VUCA時代，企業(yè)進行敏捷轉(zhuǎn)型已是必然趨勢。很多企業(yè)已經(jīng)嘗試過敏捷或正在敏捷轉(zhuǎn)型的路上，他們在這個過程中也遇到了層層阻礙和各種挑戰(zhàn)。本課程重點闡述了敏捷轉(zhuǎn)型的主流方法和實踐來自：百科![]()
a不會有新的消息生產(chǎn)。待原有Kafka實例的消息全部消費完成后，再將消費消息業(yè)務(wù)遷移到新的Kafka，開始消費新Kafka實例的消息。 1、將生產(chǎn)客戶端的Kafka連接地址修改為新Kafka實例的連接地址。 2、重啟生產(chǎn)業(yè)務(wù)，使得生產(chǎn)者將新的消息發(fā)送到新Kafka實例中。 3、觀來自：專題
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