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- hadoop mapreduce 介紹 內(nèi)容精選 換一換
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時間：2020-09-24 14:53:27 GaussDB (DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的 數(shù)據(jù)倉庫 ，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲，GaussD來自：百科來自：百科
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處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型 彈性云服務(wù)器 ，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能順序讀寫訪問的工作負載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的來自：專題OBS 儲存對象服務(wù)應(yīng)用場景介紹 OBS儲存對象服務(wù)應(yīng)用場景介紹 時間：2020-02-28 17:15:07 對象存儲 OBS對象存儲服務(wù)適用于多種應(yīng)用場景，是一款穩(wěn)定、安全、高效、易用的云存儲服務(wù)，具備標(biāo)準Restful API接口，可存儲任意數(shù)量和形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，下面詳情介紹具體應(yīng)用場景：來自：百科
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處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能順序讀寫訪問的工作負載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫介紹 數(shù)據(jù)庫介紹 時間：2020-12-16 10:08:00 赫西亞 - 高斯德布 · 德布 · 西本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的數(shù)據(jù)庫初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解什么是數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)庫演進史。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Huawei LiteOS內(nèi)核介紹 Huawei LiteOS內(nèi)核介紹 時間：2020-09-14 10:56:55 Huawei LiteOS是華為面向物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域開發(fā)的一個基于實時內(nèi)核的輕量級操作系統(tǒng)?；A(chǔ)內(nèi)核支持任務(wù)管理、內(nèi)存管理、時間管理、通信機制、中斷來自：百科![]()
云知識 鯤鵬社區(qū)介紹 鯤鵬社區(qū)介紹 時間：2020-12-10 10:46:13 鯤鵬社區(qū)——鯤鵬生態(tài)唯一綜合型在線門戶，提供完善的軟件資源、技術(shù)知識、產(chǎn)品方案、生態(tài)政策、交易平臺，匯聚全棧的資源和經(jīng)驗，使能鯤鵬開發(fā)者、合作伙伴技能成長，輕松完成應(yīng)用移植和價值變現(xiàn)。 課程簡介 本課程主來自：百科![]()
華為云計算 云知識 服務(wù)治理介紹 服務(wù)治理介紹 時間：2021-07-01 14:18:41 服務(wù)治理主要針對微服務(wù), 究竟治理什么？ 服務(wù)注冊和服務(wù)發(fā)現(xiàn)； 服務(wù)負載均衡、路由、灰度、藍綠； 服務(wù)降級、熔斷； 服務(wù)限流； 服務(wù)監(jiān)控。 微服務(wù)框架： SpringCloud、Dubbo來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 OBS存儲類別對比介紹以及特點介紹 OBS存儲類別對比介紹以及特點介紹 時間：2020-02-28 17:00:12 對象存儲 OBS提供了三種存儲類別：標(biāo)準存儲、低頻訪問存儲、歸檔存儲，從而滿足客戶業(yè)務(wù)對存儲性能、成本的不同訴求。 標(biāo)準存儲訪問時延低和吞吐量來自：百科![]()
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并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計算能力。 使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器，提供較為經(jīng)濟的圖形加速能力。 4、數(shù)據(jù)分析 適用場景： MapReduce 、Hadoop計算密集型 推薦使用：磁盤增強型彈性云服務(wù)器 推薦原因： 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。來自：百科
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