- mapreduce 分片 內(nèi)容精選 換一換
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持多個(gè)組織、部門或應(yīng)用共享使用。集群提供一個(gè)邏輯實(shí)體來統(tǒng)一使用不同資源和服務(wù),這個(gè)邏輯實(shí)例就是租戶。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase來自:百科數(shù)據(jù)庫數(shù)量增加會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)同步極為復(fù)雜 接著再看看分片架構(gòu),其主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu),優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)分散在集群內(nèi)的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上,所有節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)立性工作。 總結(jié)起來: 介紹了這么多種模式,數(shù)據(jù)庫架構(gòu)仍在衍生,細(xì)化來講還有共享存儲(chǔ)多活架構(gòu)、分片架構(gòu)、無共享架構(gòu)、MPP架構(gòu)等等,大家想要了來自:百科
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度審計(jì),運(yùn)維無憂 數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ) 采用share-nothing 架構(gòu),數(shù)據(jù)自動(dòng)分片,通過GTM-Lite技術(shù)實(shí)現(xiàn)事務(wù)強(qiáng)一致,且無中心節(jié)點(diǎn)性能瓶頸 在線擴(kuò)容 擁有卓越的性能線性提升能力,支持新增分片的數(shù)據(jù)在線重分布 應(yīng)用場景 交易型應(yīng)用 海量高并發(fā)高可用的聯(lián)機(jī)事務(wù)處理為主的交易型來自:百科2副本部署模式的限制如下: 只支持單AZ部署。 該模式的其他功能未做全量適配,會(huì)出現(xiàn)兼容性問題。 分片數(shù)量 僅分布式部署形態(tài)可選。一個(gè)分片指的是一組DN副本集,分片內(nèi)的DN數(shù)量與“副本集數(shù)量”參數(shù)有關(guān),例如副本集數(shù)量為3,則一個(gè)分片就包含一主兩備三個(gè)DN節(jié)點(diǎn)??蛇x1~9,后續(xù)可擴(kuò)容至256。 協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)數(shù)量來自:專題
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使用 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS要注意什么 使用 文檔數(shù)據(jù)庫 服務(wù) DDS 要注意什么 時(shí)間:2021-03-22 14:42:37 1、故障切換 文檔數(shù)據(jù)庫實(shí)例采用多路由+多分片+副本集的部署形態(tài),當(dāng)路由主機(jī)出現(xiàn)故障時(shí),可實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)切換。副本集包含多個(gè)副本,當(dāng)主節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí),系統(tǒng)會(huì)在30秒之內(nèi)切換到備節(jié)點(diǎn)。 2、實(shí)來自:百科
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GaussDB 部署形態(tài):高可用 高可用(1主2備):采用一主兩備三節(jié)點(diǎn)的部署模式,包含一個(gè)分片。“主備版”:適用于數(shù)據(jù)量較小,且長期來看數(shù)據(jù)不會(huì)大幅度增長,但是對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性,以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場景。副本集數(shù)量僅分布式部署形態(tài)可選。每個(gè)分片下1主多副本的部署方案,3副本就是1主2備的部署方式。 GaussDB部署形態(tài):三副本來自:專題
提供日志實(shí)時(shí)采集、智能分析與可視化、轉(zhuǎn)儲(chǔ)等功能。提供端到端的快速、易用、豐富的 日志分析 平臺(tái) 應(yīng)用場景 日志分析 通過對(duì)接入的日志進(jìn)行索引、分片、分析,提供一站式智能分析平臺(tái),對(duì)外提供日志檢索、可視化、智能運(yùn)維等功能。 特點(diǎn) 實(shí)時(shí)檢索 提供日志場景端到端的解決方案,數(shù)據(jù)從入庫到能夠被檢索到只需要數(shù)秒時(shí)間。來自:百科