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- 高并發(fā) 大數(shù)據(jù)量 服務(wù) 內(nèi)容精選 換一換
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在網(wǎng)頁和APP中常常需要用到榜單的功能，對某個key-value的列表進行降序顯示。當操作和查詢并發(fā)大的時候，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會遇到性能瓶頸，造成較大的時延。 使用分布式緩存服務(wù)（D CS ）的Redis版本，可以實現(xiàn)一個商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢在于： 數(shù)據(jù)保存在緩存中，讀寫速度非常快。來自：專題相對于傳統(tǒng)商業(yè)模式來說，電商有著價格實惠、方便快捷等優(yōu)勢，已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ畈豢苫蛉钡囊徊糠?。尤其是在各大電商購物?jié)或大促的時候，更是展示了其強大的吸金能力。而面對大促、秒殺等活動對電商業(yè)務(wù)系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)，例如：高訪問量和突發(fā)流量導(dǎo)致的用戶訪問不暢問題，大量的圖片和快速更新的內(nèi)容引來自：百科
- 高并發(fā) 大數(shù)據(jù)量 服務(wù) 相關(guān)內(nèi)容
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平滑擴容：輕松添加RDS實例，自動實現(xiàn)數(shù)據(jù)重分布（Rebalance） 高讀寫性能：PB級數(shù)據(jù)量訪問；十倍于單機數(shù)據(jù)庫連接數(shù)；百萬級高并發(fā) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 在工業(yè)監(jiān)控和遠程控制、智慧城市的延展、智能家居、車聯(lián)網(wǎng)等物聯(lián)網(wǎng)場景下。傳感監(jiān)控設(shè)備多，采樣頻率高，數(shù)據(jù)規(guī)模大，會產(chǎn)生超過單機數(shù)據(jù)庫存儲能力極限的數(shù)據(jù)，造成數(shù)據(jù)庫容量來自：百科來自：百科
- 高并發(fā) 大數(shù)據(jù)量 服務(wù) 更多內(nèi)容
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10:37:02 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 尤其適用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲與高并發(fā)訪問的行業(yè)應(yīng)用，如大型應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、文件索引、高性價比數(shù)據(jù)庫解決方案等應(yīng)用場景，主要應(yīng)用場景包括如下： 大型應(yīng)用 電商、金融、O2O、零售、社交應(yīng)用等行業(yè)，普遍存在用戶基數(shù)大、營銷活動頻繁、核心交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫響應(yīng)日益變慢的問題，制約業(yè)務(wù)發(fā)展。來自：百科![]()
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安全云腦 _綜合態(tài)勢大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢大屏 在現(xiàn)場講解匯報、實時監(jiān)控等場景下，為了獲得更好的演示效果，通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認提供一個綜合感知態(tài)勢大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預(yù)測攻擊態(tài)勢，為用戶提供強大的事前、事中、事后安全管理能力，實現(xiàn)一屏全面感知。來自：專題![]()
Redis接口雙活讓你有備無患 使用GeminiDB Redis接口實現(xiàn)二級索引 華為 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Redis接口：六大秒級能力盤點 使用云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口 搞定"大key"存儲 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口全面對比Codis 全方位測評云數(shù)據(jù)庫GeminiDB來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫與服務(wù)器等云資源部署在同一服務(wù)區(qū)。 計費方式 根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展選擇計費方式 處于開發(fā)初期或者測試階段選擇按需計費能省錢，業(yè)務(wù)穩(wěn)定后選擇包周期計費更劃算。 購買時間 大促期間購買更優(yōu)惠 提前做好業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃，在大促期間購買云數(shù)據(jù)庫更省錢。 服務(wù)搭配 適當搭配其他云服務(wù) 搭配使用來自：專題![]()
華為云計算 云知識 hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓撲結(jié)來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫與服務(wù)器等云資源部署在同一服務(wù)區(qū)。 計費方式 根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展選擇計費方式 處于開發(fā)初期或者測試階段選擇按需計費能省錢，業(yè)務(wù)穩(wěn)定后選擇包周期計費更劃算。 購買時間 大促期間購買更優(yōu)惠 提前做好業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃，在大促期間購買云數(shù)據(jù)庫更省錢。 服務(wù)搭配 適當搭配其他云服務(wù) 搭配使用來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項目、可視化應(yīng)用或大屏項目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動態(tài)的可視化圖標，從而實時地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 分布式緩存服務(wù) 分布式緩存服務(wù) 時間：2020-10-28 15:43:10 分布式緩存服務(wù)（Distributed Cache Service），為您提供即開即用、安全可靠、彈性擴容、便捷管理的在線分布式緩存能力。借助該服務(wù)，用戶能夠輕松部署、運行和擴展分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)緩存。來自：百科![]()
2、電商類應(yīng)用 熱銷商品展示、秒殺推薦等數(shù)據(jù)面臨高并發(fā)讀的壓力，可以存儲在Redis中以進行快速訪問，Redis的高并發(fā)及靈活擴展能輕松應(yīng)對高并發(fā)訪問 應(yīng)用場景優(yōu)勢： 高并發(fā) 分布式緩存服務(wù)Redis提供超過10萬的高QPS，輕松應(yīng)對高并發(fā)訪問 靈活擴展 業(yè)務(wù)爆發(fā)時可以通過一鍵擴容，滿足秒殺場景下的訪問量增長來自：百科![]()
數(shù)據(jù)完整性保障難度大。 是否支持Memcached和Redis之間實例數(shù)據(jù)的遷移？ 不支持。 Memcached和Redis屬于不同的緩存數(shù)據(jù)庫，不支持互相遷移數(shù)據(jù)。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來自：專題![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：百科![]()
簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復(fù)用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復(fù)用。來自：專題![]()
文件索引：社交等應(yīng)用常存在大量圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量都在億級~萬億級。要將這些文件的索引存入數(shù)據(jù)庫，并在索引層面提供實時的數(shù)據(jù)庫操作，對性能要求極高。 傳統(tǒng)應(yīng)用上云政務(wù)機構(gòu)、大型企業(yè)、銀行等行業(yè)為支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和高并發(fā)數(shù)據(jù)庫訪問，傳統(tǒng)方案強依賴小型機和高端存儲等設(shè)備成本高昂， DDM 提供高性價比的解決方案。來自：百科
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