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“垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3. 內(nèi)存回收:將垃圾占用的空間回收,以便將來繼續(xù)分配來自:百科為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計來自:專題在DWS中維護維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在華為云學院 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容Postg來自:百科CDM 任務(wù)基于分布式計算框架,自動將任務(wù)切分為獨立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉庫服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導入接口導入數(shù)據(jù)。 CDM任務(wù)基于分布式計算框架,自動將任務(wù)切分為獨立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對Hi來自:專題成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。DWS Express可直接對存儲在 對象存儲OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺集成、處理后的數(shù)據(jù)進行分析。 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互式分析:針對即時的分析需求,分析人員通過DWS來自:專題
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