- 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)特點(diǎn)對(duì)比 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)特點(diǎn)對(duì)比 時(shí)間:2021-07-01 10:14:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 常見的幾種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的從高可用性、讀寫性能、數(shù)據(jù)一致性及可擴(kuò)展性幾個(gè)特點(diǎn)進(jìn)行比較。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本來(lái)自:百科5G通信關(guān)鍵技術(shù)解讀 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹 5G商用解決方案介紹來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含: 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻;來(lái)自:百科元 數(shù)據(jù)管理 模塊是 數(shù)據(jù)湖 治理的基石,支持創(chuàng)建自定義策略的采集任務(wù),可采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型,批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù),關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路的血緣管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣 數(shù)據(jù)地圖 數(shù)據(jù)地圖圍繞數(shù)據(jù)搜索,服務(wù)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等數(shù)據(jù)表的使用者和擁有者來(lái)自:百科GaussDB (DWS)的架構(gòu)解讀 GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 時(shí)間:2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成來(lái)自:百科云知識(shí) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:48:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 分片架構(gòu)主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu)。 把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分片方案,每一個(gè)分片包括數(shù)據(jù)庫(kù)的一部分,稱為一個(gè)shard。 多個(gè)節(jié)點(diǎn)都擁有相同的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu),但不來(lái)自:百科生各種數(shù)據(jù)。飛機(jī)的一次飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。而在很多工業(yè)場(chǎng)景下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會(huì)更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值密度小,或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價(jià)值的信息是一個(gè)比較難的事情。 “高”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)效性高,設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流往往需要及時(shí)分析處理,隨著時(shí)間的流逝,其價(jià)值會(huì)迅速降低。來(lái)自:百科。 當(dāng)業(yè)務(wù)壓力過大時(shí),備機(jī)的回放速度跟不上主機(jī)的速度如何處理? 問題描述 當(dāng)業(yè)務(wù)壓力過大時(shí),備機(jī)的回放速度跟不上主機(jī)的速度。在系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間的運(yùn)行后,備機(jī)上會(huì)出現(xiàn)日志累積。當(dāng)主機(jī)故障后,數(shù)據(jù)恢復(fù)需要很長(zhǎng)時(shí)間,數(shù)據(jù)庫(kù)不可用,嚴(yán)重影響系統(tǒng)可用性。 解決方案 GaussDB提供極致RTO能力,開啟極致RTO(Recovery來(lái)自:專題
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- 智能網(wǎng)聯(lián)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- MapReduce服務(wù)
- ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)
- 數(shù)智融合計(jì)算服務(wù)
- 華為云數(shù)據(jù)湖探索服務(wù) DLI
- GeminiDB Influx 接口