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  • hadoop如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)如何實(shí)現(xiàn)遷移中業(yè)務(wù)中斷最小化 華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)如何實(shí)現(xiàn)遷移中業(yè)務(wù)中斷最小化 時(shí)間:2020-11-23 15:51:57 本視頻主要為您華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)如何實(shí)現(xiàn)遷移中業(yè)務(wù)中斷最小化的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: DRS支持如下場景在線遷移:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平滑擴(kuò)容方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫平滑擴(kuò)容方法 時(shí)間:2021-05-31 16:16:48 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)方式中,由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴(kuò)展: 1. 擴(kuò)容時(shí)導(dǎo)致應(yīng)用停機(jī),業(yè)務(wù)中斷; 2. 必須自行開發(fā)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。 而DDM能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫水平擴(kuò)展,自動(dòng)均衡數(shù)據(jù):
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    ERP上云解決方案,通過對(duì)接華為企業(yè)云,實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的打通、共享,為企業(yè)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析能力,解決企業(yè)內(nèi)部信息孤島問題,讓企業(yè)內(nèi)部信息流轉(zhuǎn)更順暢、更高效;通過打通不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同,將企業(yè)內(nèi)外的數(shù)據(jù)串聯(lián)起來,從而提高了決策效率和決策質(zhì)量。
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    【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建? 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建? 時(shí)間:2020-08-25 15:09:48 存儲(chǔ)系統(tǒng)的每個(gè)物理磁盤上都保存了多個(gè)數(shù)據(jù)塊,這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲(chǔ)在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)檢測到硬件(服務(wù)器或者物理磁盤)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何給網(wǎng)站添加Banner輪播圖效果 如何給網(wǎng)站添加Banner輪播圖效果 時(shí)間:2021-01-22 08:53:00 網(wǎng)站建設(shè) 如何給網(wǎng)站增加banner輪播效果 Banner輪播圖效果是比較常見的網(wǎng)頁模塊,華為云速建站內(nèi)置插件可快速為網(wǎng)頁添加輪播圖,具體操作如下:
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    Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算平臺(tái),使用戶可以輕松地進(jìn)行架構(gòu)和使用用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn): 1.高可靠性:Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。 2.高擴(kuò)展性:Hadoop是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的,這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。
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    Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來的EB級(jí)擴(kuò)展到ZB級(jí)。數(shù)據(jù)回傳中心
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    效的管理,無法保障食品安全,很難追溯責(zé)任主體。金融機(jī)構(gòu)在為養(yǎng)殖個(gè)體投保及貸款后,監(jiān)管薄弱,無法掌握畜牧資產(chǎn)情況,存在人工監(jiān)管效率低,成本數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等問題。針對(duì)養(yǎng)殖個(gè)體,由于牧民養(yǎng)殖方法原始,因此存在牲畜被盜或丟失,患病無法及時(shí)醫(yī)治、近親繁殖等問題。為滿足肉蛋奶消費(fèi)、促進(jìn)農(nóng)民增
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    goDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析; 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫,不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等),實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析,支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等場景。
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    心業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。 優(yōu)勢 容量高擴(kuò)展:支持TB~PB級(jí)單庫容量和在線擴(kuò)容,避免分庫分表,降低應(yīng)用開發(fā)難度 金融級(jí)高可用:同城雙活部署實(shí)現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時(shí)接入,一中心故障,業(yè)務(wù)秒級(jí)恢復(fù) 并發(fā)高性能:主要業(yè)務(wù)流程并發(fā)交易響應(yīng)時(shí)延<3s,報(bào)表和復(fù)雜查詢類場景執(zhí)行耗時(shí)從20+min降至秒級(jí)
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