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不支持。資源創(chuàng)建成功后不能更換地域。 如何在 GaussDB (for Mongo)數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建會(huì)話? GaussDB(for Mongo)是一款兼容MongoDB生態(tài)的云原生NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)于如何在GaussDB(for Mongo)中創(chuàng)建會(huì)話(Session),請(qǐng)參見(jiàn)MongoDB官方文檔。來(lái)自:專題擴(kuò)縮容等實(shí)現(xiàn)一鍵式便捷操作。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Mongo)是一款兼容MongoDB生態(tài)的云原生NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Mongo)具有企業(yè)級(jí)性能、靈活彈性、高可靠、可視化管理等特點(diǎn)。 開(kāi)源3倍來(lái)自:百科
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精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)移動(dòng)互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析,輕松實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 優(yōu)勢(shì) 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務(wù) 提供Hadoop、Spark、Hbase等能力,快速高效處理用戶數(shù)據(jù),分析用戶行為趨勢(shì),在產(chǎn)品展示、產(chǎn)品推廣、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、個(gè)性推薦等方面提供數(shù)據(jù)支持,幫助電商企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方向,提供營(yíng)銷(xiāo)回報(bào)。 2、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)來(lái)自:百科一、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)時(shí)流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批處理,如采用MapReduce,Spark SQL等 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.計(jì)算結(jié)果容易不一致,如批計(jì)算的結(jié)果更全面,與流計(jì)算有差異 2.IoT時(shí)代數(shù)據(jù)量巨大,夜間批計(jì)算時(shí)間窗可能不夠3來(lái)自:百科
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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
服務(wù)器 內(nèi)存密集型(內(nèi)存優(yōu)化存儲(chǔ)、內(nèi)存優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型M3ne、內(nèi)存優(yōu)化型M3、大內(nèi)存型E3、內(nèi)存優(yōu)化型M2):高性能數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析和挖掘 存儲(chǔ)密集型(磁盤(pán)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型D3、超高IO型I3、超高IO型IR3、磁盤(pán)增強(qiáng)型D2):MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)密集處理來(lái)自:百科
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