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  • mapreduce 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
  • 務(wù)不會(huì)受集群規(guī)模影響而性能或者功能出現(xiàn)問(wèn)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(lái)自:專題
    析平臺(tái) 數(shù)據(jù)湖治理中心 數(shù)據(jù)湖治理中心(DGC)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái),提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)可視化等功能,支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè),支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座,幫助企業(yè)客戶快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 數(shù)據(jù)接入服務(wù) 數(shù)據(jù)接入服務(wù)(Data
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    來(lái)自:專題
    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、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠,買1年只需付10個(gè)月費(fèi)用
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  • Hadoop主要由HDFS、MapReduce、Yarn等服務(wù)組成。 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、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 華為云推薦: MapReduce服務(wù) https://support
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時(shí)間:2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)分片: 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜:由應(yīng)用改寫SQL語(yǔ)句,將SQL路由到不同的DB,并聚合結(jié)果; 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整,運(yùn)維難度劇增;
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    ase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架,提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce
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    B0以外的DB是否有數(shù)據(jù),如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)(如DB1有數(shù)據(jù)),會(huì)出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲(chǔ)在DB0上的主備實(shí)例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實(shí)戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異
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    會(huì)議上公開(kāi)發(fā)表了題為MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters(Mapreduce:簡(jiǎn)化大規(guī)模集群上的數(shù)據(jù)處理)的論文之后,受到啟發(fā)的Doug Cutting等人開(kāi)始嘗試實(shí)現(xiàn)MapReduce計(jì)算框架,并將它與NDFS(Nutch
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 時(shí)間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái))對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理,形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù),具有多角度、多層次、多粒度等特征,支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索( DLI )中數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)基本相同,它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元,賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫(kù)為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫(kù)是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI
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    效、可靠、安全的計(jì)算環(huán)境。 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MRS支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ),并且支持多種高效的格式來(lái)滿足不同計(jì)算引擎的要求。
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    html?testId=467為準(zhǔn)。 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、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠,買1年只需付10個(gè)月費(fèi)用
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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    Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類SQL查詢語(yǔ)言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計(jì)算依賴于MapReduce、Spark、Tez。
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    操作系統(tǒng)端口管理 操作系統(tǒng)協(xié)議與端口防攻擊 數(shù)據(jù)安全 MRS支持數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS上,保障客戶數(shù)據(jù)安全。 數(shù)據(jù)完整性 MRS處理完數(shù)據(jù)后,通過(guò)SSL加密傳輸數(shù)據(jù)至OBS,保證客戶數(shù)據(jù)的完整性。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全
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    時(shí)間:2020-09-23 11:18:41 大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,數(shù)據(jù)種類越來(lái)越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,Apache基金會(huì)推出
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    相同引擎數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出,稱之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。不同引擎數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出,稱之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 mysql云數(shù)據(jù)庫(kù)必讀文檔 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS支持以下引擎:MySQL,PostgreSQL,SQL
    來(lái)自:專題
    的共同進(jìn)步 了解詳情 數(shù)據(jù)安全解決方案框架 方案介紹 圍繞數(shù)據(jù)安全全生命周期,包括數(shù)據(jù)采集安全、數(shù)據(jù)傳輸安全、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全、數(shù)據(jù)使用安全、數(shù)據(jù)交換安全、數(shù)據(jù)銷毀安全等,提供一站式可視、可控、可溯的數(shù)據(jù)安全解決方案 全面覆蓋 覆蓋云上數(shù)據(jù)安全全生命周期 降本增效 降低企業(yè)防護(hù)成本,增加效能
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    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(méi)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
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