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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)及原理 內(nèi)容精選 換一換
  • 精確一次語(yǔ)義:FlinkCheckpoint和故障恢復(fù)能力保證了任務(wù)在故障發(fā)生前后應(yīng)用狀態(tài)一致性,為某些特定存儲(chǔ)支持了事務(wù)型輸出功能,及時(shí)在發(fā)生故障情況下,也能夠保證精確一次輸出。 豐富時(shí)間語(yǔ)義支持 時(shí)間是流處理應(yīng)用重要組成部分,對(duì)于實(shí)時(shí)流處理應(yīng)用來說,基于時(shí)間語(yǔ)義窗口聚合、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 路網(wǎng)數(shù)字化架構(gòu)功能 路網(wǎng)數(shù)字化架構(gòu)功能 時(shí)間:2020-09-11 10:38:16 路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù) 基于華為公有云,設(shè)備側(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)設(shè)備接入與管理、路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)事件分發(fā),應(yīng)用側(cè)實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)業(yè)務(wù)集成與開放,提供算法管理、拓?fù)涔芾?、高精度地圖管理、 數(shù)據(jù)管理 、安全防護(hù)等功能。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)及原理 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 單機(jī)架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn) 單機(jī)架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:10:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 為了避免應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)對(duì)資源競(jìng)爭(zhēng),單機(jī)架構(gòu)也從早期單主機(jī)模式發(fā)展到數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)立主機(jī)模式,把應(yīng)用和數(shù)據(jù)服務(wù)分開。應(yīng)用服務(wù)可以增加服務(wù)器數(shù)量,進(jìn)行負(fù)載均衡,增大系統(tǒng)并發(fā)能力。
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    企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)演進(jìn)介紹 企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)演進(jìn)介紹 時(shí)間:2021-04-21 20:20:19 容器云 鏡像服務(wù) 鏡像 傳統(tǒng)企業(yè)已有的眾多單體應(yīng)用,需要結(jié)合企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)演進(jìn)路線,按照“云化路徑”分類及其特征,圍繞目標(biāo)應(yīng)用展開細(xì)化應(yīng)用遷移分析和設(shè)計(jì)。 針對(duì)傳統(tǒng)本地化部署應(yīng)用,可
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)及原理 更多內(nèi)容
  • 精準(zhǔn)、高效支持。 基于流計(jì)算可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新視覺體驗(yàn) 適合人群:面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣從業(yè)人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算可視化平臺(tái) 技術(shù)能力:了解流計(jì)算關(guān)鍵技術(shù),掌握華為云基于流計(jì)算可視化解決方案 認(rèn)證價(jià)值:
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    ataSQL語(yǔ)法進(jìn)行了兼容性增強(qiáng),在很多場(chǎng)合都可以替代國(guó)外同類型產(chǎn)品。我們 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)工程師重點(diǎn)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于行列混存數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,在支持海量數(shù)據(jù)快速分析同時(shí)也很好地兼顧了業(yè)務(wù)運(yùn)作系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)增刪改需求。引入了自研基于代價(jià)查詢優(yōu)化器,以及當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)所流行一些黑
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    在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián),反映客觀事物間本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫(kù)能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)
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    G寫了文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù),下一時(shí)刻云服務(wù)器 B又向區(qū)域 E和區(qū)域 G寫了自己元數(shù)據(jù),則云服務(wù)器 A寫入數(shù)據(jù)將會(huì)被替換,隨后讀取區(qū)域 G元數(shù)據(jù)時(shí)即會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。 數(shù)據(jù)緩存導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致 當(dāng)一個(gè)共享云硬盤同時(shí)掛載給兩臺(tái)云服務(wù)器時(shí),若云服務(wù)器 A上應(yīng)用讀取區(qū)域 R和區(qū)域 G數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)記錄在緩存中,此時(shí)云服務(wù)器
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    產(chǎn)品云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003,同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài),為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力解決方案。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)提供專業(yè)高效服務(wù)管理控制平臺(tái),讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理和維護(hù),系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開展業(yè)務(wù)。
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    已連續(xù)兩年入選Gartner發(fā)布數(shù)據(jù)管理解決方案魔力象限,相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),性價(jià)比提升數(shù)倍,具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將
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    另一方面如果鎖住了多張表,又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新事務(wù),造成業(yè)務(wù)延時(shí)甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表大范圍數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 時(shí)間:2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)完整備份,記錄了這一時(shí)刻指定集群所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 用戶可
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    提升資源利用率,適合讀多寫少應(yīng)用場(chǎng)景。 在大并發(fā)讀使用場(chǎng)景,可以使用負(fù)載均衡在多個(gè)從機(jī)間進(jìn)行平衡。 從機(jī)擴(kuò)展性比較靈活,擴(kuò)容操作不會(huì)影響到業(yè)務(wù)進(jìn)行。 缺點(diǎn) 延遲問題,數(shù)據(jù)同步到從機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)會(huì)有延遲,所以應(yīng)用必須能夠容忍短暫不一致性。對(duì)于一致性要求非常高場(chǎng)景是不適合。 寫操作性能壓力還是集中在主機(jī)上。
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    3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解NUMA 架構(gòu)特點(diǎn) 2、了解NUMA 配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)軟件性能挑戰(zhàn) 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu) 智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu) 時(shí)間:2020-12-02 17:37:34 基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu): 首先,智慧煙感報(bào)警器傳感器定期采集數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)上報(bào)至物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)接收到數(shù)據(jù)后,通過推送方式將數(shù)據(jù)傳遞給智慧煙感報(bào)警器管理應(yīng)用
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 多主架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn) 多主架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 多主架構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器互為主從,同時(shí)對(duì)外提供完整數(shù)據(jù)服務(wù)。 優(yōu)點(diǎn) 資源利用率較高同時(shí)降低了單點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)。 缺點(diǎn) 雙主機(jī)都接受寫數(shù)據(jù),要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙
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    企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效支持。 基于流計(jì)算可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新視覺體驗(yàn) 適合人群:面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣從業(yè)人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算可視化平臺(tái) 技術(shù)能力:了解流計(jì)算關(guān)鍵技術(shù),掌握華為云基于流計(jì)算可視化解決方案 認(rèn)
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    GaussDB 產(chǎn)品云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息是面向主題、集成化、穩(wěn)定、隨時(shí)間變化數(shù)據(jù)集合,用以支持管理決策過程。 數(shù)據(jù)來自多個(gè)數(shù)據(jù)源,并整合到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。 華為云DWS簡(jiǎn)介 1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse
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    全和用戶隱私要求,并在以上各行業(yè)被廣泛地被使用。公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)還獲得了如下安全認(rèn)證: 網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)驗(yàn)室I CS L認(rèn)證:該認(rèn)證是遵從英國(guó)當(dāng)局頒布網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)設(shè)立。 隱私和安全管理當(dāng)局PSA官方認(rèn)證:該認(rèn)證滿足歐盟對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私要求。 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)構(gòu)建在公
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎能力對(duì)OBS上數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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    由批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)產(chǎn)生。批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般對(duì)計(jì)算資源要求較多,對(duì)響應(yīng)時(shí)延要求較低,一般都選擇在業(yè)務(wù)系統(tǒng)不那么繁忙夜間運(yùn)行。 在數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用范圍也更加寬廣。通過數(shù)據(jù)快速靈活地調(diào)整商業(yè)決策也越來越受到廣大企業(yè)用戶認(rèn)可,并把它應(yīng)用到自己生產(chǎn)服務(wù)過程當(dāng)中。我們每
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