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Flink生態(tài)和接口,線下應(yīng)用可無縫平滑遷移上云,減少遷移工作量。采用批流融合高擴(kuò)展性框架,為TB~EB級數(shù)據(jù)提供了更實時高效的多樣性算力,可支撐更豐富的大數(shù)據(jù)處理需求。產(chǎn)品內(nèi)核及架構(gòu)深度優(yōu)化,綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99.95%可用性。存算分離架構(gòu),存儲資源和來自:百科用戶通過DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至 OBS ,再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開源的Hadoop、Spark等運算框架,對存儲在OBS上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在E CS 中的各類程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù) MRS , 彈性云服務(wù)器 ECS,數(shù)據(jù)快遞服務(wù)來自:專題
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數(shù)據(jù)量大,訪問量增長迅速,對數(shù)據(jù)存儲要求具備水平擴(kuò)展能力。 DDS 提供二級索引功能滿足動態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢: 寫性能: 文檔數(shù)據(jù)庫 的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性:來自:百科網(wǎng)資產(chǎn)模型,對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析:使用大數(shù)據(jù)高可用,可水平擴(kuò)展框架,基于內(nèi)存計算模型,DAG調(diào)度框架、高效的優(yōu)化器,綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上,幫助開發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè):提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)來自:百科擴(kuò)展,非常適合IoT的高并發(fā)寫入的場景。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) 提供二級索引功能滿足動態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢:1.寫性能:文檔數(shù)據(jù)庫的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級的數(shù)據(jù)需求;2.高性能和擴(kuò)展性:對高QP來自:百科網(wǎng)資產(chǎn)模型,對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析:使用大數(shù)據(jù)高可用,可水平擴(kuò)展框架,基于內(nèi)存計算模型,DAG調(diào)度框架、高效的優(yōu)化器,綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上,幫助開發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè):提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)來自:百科用戶通過DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至OBS,再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開源的Hadoop、Spark等運算框架,對存儲在OBS上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在ECS中的各類程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù)MRS,彈性 云服務(wù)器ECS ,數(shù)據(jù)快遞服務(wù)DES。來自:百科
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