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- 并發(fā)并行 內(nèi)容精選 換一換
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移服務提供了遷移前評估功能，對桶內(nèi)的數(shù)據(jù)進行分析。 基于評估結果批量創(chuàng)建遷移任務，最大化利用服務的并發(fā)性能。 支持以組的方式對遷移任務進行管理。 高效傳輸 并行遷移：支持多對象并行遷移。 解凍歸檔數(shù)據(jù)：對于歸檔類型的對象存儲，支持自動解凍該對象后進行遷移。 自定義域名遷移：支持使用源端桶自定義域名遷移。來自：百科YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲：HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過單機處理能力，分布式并行計算框架成為標準，高并發(fā)度成為加速性能關鍵。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在??????????????????????????????華為云學院來自：百科
- 并發(fā)并行 相關內(nèi)容
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大數(shù)據(jù)的技術發(fā)展是由社會進步過程中，不斷變化的需求而驅(qū)動的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人們需要對海量的非結構化數(shù)據(jù)進行分布式存儲，并行計算。所以大數(shù)據(jù)進入了1.0時代。 移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要對海量，多樣化，高并發(fā)的數(shù)據(jù)進行實時分析，交互式查詢。使大數(shù)據(jù)進入了2.0時代。 當前，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要對海量流式數(shù)據(jù)來自：百科B性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題
- 并發(fā)并行 更多內(nèi)容
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B性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務器 ，主要提供高內(nèi)存實例，同時可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 彈性云服務器-圖形渲染 對圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計算能力的場景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務器，基于NVIDIA來自：專題![]()
即開即用，完全托管軟硬件部署等功能，無需額外的安裝維護 超高性能 在業(yè)務高并發(fā)場景下，內(nèi)核線程優(yōu)化特性確保業(yè)務性能穩(wěn)定，解決社區(qū)版因高并發(fā)資源消耗過大導致性能下降問題 在業(yè)務高并發(fā)場景下，內(nèi)核線程優(yōu)化特性確保業(yè)務性能穩(wěn)定，解決社區(qū)版因高并發(fā)資源消耗過大導致性能下降問題 數(shù)據(jù)可靠 在業(yè)務高負載情況下來自：專題![]()
任意時間點快速回滾 基于底層存儲系統(tǒng)的多時間點特性，不需增量日志回放，可直接實現(xiàn)按時間點回滾。 3. 并行高速備份、恢復 備份及恢復邏輯下沉到各存儲節(jié)點，本地訪問數(shù)據(jù)并直接與第三方存儲系統(tǒng)交互，高并發(fā)高性能。 4. 快速實例恢復 通過異步數(shù)據(jù)拷貝+按需實時數(shù)據(jù)加載機制， GaussDB (for來自：百科![]()
B性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
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大數(shù)據(jù)普遍是以集群的形式存在的，但有任務需要處理海量的數(shù)據(jù)時，一般會把任務先分解成更小規(guī)模的任務，通過增加并發(fā)的方式來提高性能。而鯤鵬多核計算的特點能進一步的提高大數(shù)據(jù)任務的并發(fā)度與大數(shù)據(jù)多任務并行執(zhí)行的需求天然匹配。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設數(shù)據(jù)量比較大，比如說是1來自：百科![]()
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軟件開發(fā)編譯構建（CodeArts Build）基于云端大規(guī)模并發(fā)加速，為客戶提供高速、低成本、配置簡單的混合語言構建能力，幫助客戶縮短構建時間，提升構建效率。 軟件開發(fā)編譯構建（CodeArts Build）基于云端大規(guī)模并發(fā)加速，為客戶提供高速、低成本、配置簡單的混合語言構建能力，幫助客戶縮短構建時間，提升構建效率。來自：專題![]()
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5、桶是 OBS 中存儲對象的容器，在上傳對象前需要先創(chuàng)建桶，請參見步驟五：創(chuàng)建桶。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 6、將數(shù)據(jù)上傳至OBS，請參見步驟六：上傳對象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 7、從OBS中下載數(shù)據(jù)，請參見步驟七：下載對象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 OBS對象存儲服務工具匯總來自：專題![]()
B性能大幅度領先。 超低復雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進而大幅度降低查詢時延。來自：專題
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