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Loader通過(guò)MapReduce作業(yè)實(shí)現(xiàn)并行的導(dǎo)入或者導(dǎo)出作業(yè)任務(wù),不同類(lèi)型的導(dǎo)入導(dǎo)出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時(shí)Map和Reduce階段。 Loader同時(shí)利用MapReduce實(shí)現(xiàn)容錯(cuò),在作業(yè)任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí),可以重新調(diào)度。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。來(lái)自:百科
變的游戲業(yè)務(wù)需求。您可以將模式固定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS中,模式靈活的業(yè)務(wù)存儲(chǔ)在DDS中,高熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在GeminiDB Redis 接口里,實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效存取,降低存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的投入成本。 · 支持內(nèi)嵌文檔:內(nèi)嵌文檔可以避免join的使用,降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性,靈活的schema支持,方便快速開(kāi)發(fā)迭代。來(lái)自:專題
隨著業(yè)務(wù)發(fā)展,Redis所承載的數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng),業(yè)務(wù)類(lèi)型不斷豐富,開(kāi)源Redis的痛點(diǎn)也逐漸暴露出來(lái)。 今天就來(lái)介紹一位緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for Redis)。這款云數(shù)據(jù)庫(kù)直擊開(kāi)源Redis的痛點(diǎn),采用計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu),不僅完全兼容Redis協(xié)議,而且突破來(lái)自:百科
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