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- mapreduce海量數(shù)據(jù)并行處理 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB 存算分離 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，國(guó)內(nèi)首個(gè)AI-Native數(shù)據(jù)庫(kù)，全流程、全鏈路智能化體驗(yàn)，帶你了解華為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB存算分離。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，國(guó)內(nèi)首個(gè)AI-Native數(shù)據(jù)庫(kù)，全流程來自：專題要部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器，就可以在幾分鐘之內(nèi)獲得高性能、高可靠的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群。 您只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)，就可以輕松完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成 您可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無需搬遷。來自：百科
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快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，并通過對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 鏈接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-mrs/mrs_08_0001.html 華為云推薦： MapReduce服務(wù) https://support來自：百科節(jié)點(diǎn)是相互獨(dú)立的，擴(kuò)展能力強(qiáng)。整個(gè)集群擁有強(qiáng)大的并行處理能力。 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 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”：讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點(diǎn)，輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰來自：百科
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zza。 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 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”：讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建DDS只讀節(jié)點(diǎn)，輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位GaussDB(for來自：百科![]()
1.數(shù)據(jù)處理性能：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)處理能力已經(jīng)無法滿足需求?？蛻粜枰豢罹哂懈咝阅?、高并發(fā)、低延時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，以應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理挑戰(zhàn)。 2.數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)安全是企業(yè)和社會(huì)發(fā)展的重要基石?？蛻粜枰豢罹哂懈甙踩缘?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，以保障數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和傳輸。來自：百科![]()
捕。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù)，對(duì)于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒那么強(qiáng)，分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于來自：百科![]()
“新基建”下，大數(shù)據(jù)等關(guān)鍵技術(shù)高速發(fā)展，隨著數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)處理的場(chǎng)景對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)的要求越來越高。大數(shù)據(jù)就是一門未處理海量數(shù)據(jù)而誕生的技術(shù)，包括數(shù)據(jù)的收集，處理和存儲(chǔ)。 今天我將為您揭秘如何通過對(duì)關(guān)鍵參數(shù)及相關(guān)組件的調(diào)整，使作業(yè)運(yùn)行效率達(dá)到最優(yōu)。 首先我將為大家介紹大數(shù)據(jù)場(chǎng)景為什來自：百科![]()
時(shí)間：2021-07-01 09:41:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 共享存儲(chǔ)的多活架構(gòu)(Shared-Disk) 共享存儲(chǔ)的多活架構(gòu)是一種較為特殊的多主架構(gòu)，它解決了主從設(shè)備之間數(shù)據(jù)同步帶來的數(shù)據(jù)一致性問題。數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器共享數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，而多個(gè)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)均衡負(fù)載。 優(yōu)點(diǎn) 多個(gè)計(jì)來自：百科![]()
務(wù)不會(huì)受集群規(guī)模影響而性能或者功能出現(xiàn)問題。 跨源復(fù)雜數(shù)據(jù)的SQL查詢優(yōu)化 出于管理和信息收集的需要，企業(yè)內(nèi)部會(huì)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，包括數(shù)目眾多的各種數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等，此時(shí)會(huì)面臨以下困境：數(shù)據(jù)源種類繁多，數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)化混合，相關(guān)數(shù)據(jù)存放分散等，這就導(dǎo)致了跨源復(fù)雜查詢因傳輸效率低，耗時(shí)長(zhǎng)。來自：專題![]()
云知識(shí) 面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 時(shí)間：2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理： 1.實(shí)來自：百科![]()
了解詳情 MRS 精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce服務(wù)_如何使用MapReduce服務(wù)_MRS集群客戶端安裝與使用 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 免費(fèi)云服務(wù)器_個(gè)人免費(fèi)云服務(wù)器_免費(fèi) 彈性云服務(wù)器 推薦_免費(fèi)E CS來自：專題![]()
16:21:29 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL NoSQL(Not Only SQL)是非關(guān)系型的、分布式的、不保證滿足ACID特性的一類數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。 技術(shù)特點(diǎn)： 1.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)(partitioning)，利用大量節(jié)點(diǎn)并行處理獲得高性能，同時(shí)能夠采用橫向擴(kuò)展方式(scale來自：百科![]()
SQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源，無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地數(shù)據(jù)遷移上云 本地數(shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的IDC中的數(shù)據(jù)，或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等。 這個(gè)場(chǎng)景是用戶希望利用云上的計(jì)算和存儲(chǔ)資源來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，完全兼容MySQL?；谌A為最新一代DFV分布式存儲(chǔ)，采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)，最高支持128TB的海量存儲(chǔ)，可實(shí)現(xiàn)超百萬(wàn)級(jí)QPS吞吐，支持跨AZ部署來自：專題![]()
查看詳情 數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù)和普通數(shù)據(jù)庫(kù) 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL常見故障排除 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS for MySQL數(shù)據(jù)備份 查看詳情 連接云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB的幾種方式 查看詳情 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 查看詳情 什么是免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB來自：專題![]()
幫助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)者快速構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)湖，開發(fā)者可通過標(biāo)準(zhǔn)SQL開發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務(wù)，并輕松處理TB-EB級(jí)別物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖：提供成本低廉的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，與物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備接入服務(wù) 無縫對(duì)接，快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源，并基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，對(duì)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)備來自：百科![]()
HBase是一個(gè)開源的、面向列（Column-Oriented）、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。 HBase以表的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。表中的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)Region，并由Master分配給對(duì)應(yīng)的RegionServer進(jìn)行管理。來自：百科![]()
arner 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 大數(shù)據(jù)計(jì)算 大數(shù)據(jù)搜索與分析 大數(shù)據(jù)治理與開發(fā) 數(shù)據(jù)可視化 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)平臺(tái) MapReduce服務(wù) 支持多應(yīng)用場(chǎng)景集群 MapReduce服務(wù)（MapReduce來自：專題
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