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升復(fù)雜SQL查詢的性能。 第二是GTM-Lite技術(shù) GTM-Lite可以在保證事務(wù)全局強(qiáng)一致的同時(shí),提供高性能的事務(wù)處理能力,避免了單GTM的性能瓶頸。這里的高性能事務(wù)管理指的是無鎖、多版本、高并發(fā)事務(wù)技術(shù)。而且分布式的GTM-Lite方案提供全局事務(wù)快照和提交管理,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)一致性,且無中心節(jié)點(diǎn)性能瓶頸。來自:專題Job 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS MapReduce 通過MRS MapReduce節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的MapReduce程序。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)治理 中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS MapReduce 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio CSS 通來自:專題
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心業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。 交易型事務(wù)處理性能領(lǐng)先 通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點(diǎn)內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時(shí)延,同時(shí)結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強(qiáng)一致與輕量化事務(wù)快照,將單節(jié)點(diǎn)和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實(shí)測(cè)中, GaussDB 性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延來自:專題。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設(shè)數(shù)據(jù)量比較大,比如說是1TB,首先我們將原數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。比如說128MB一份,分成若干份,再分配給MapReduce進(jìn)行映射、排序、合并,最后再將結(jié)果進(jìn)行匯總,整個(gè)任務(wù)就是統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率。MapReduce就是將任務(wù)分成來自:百科
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快,數(shù)據(jù)量大,訪問量增長(zhǎng)迅速,對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求具備水平擴(kuò)展能力。 DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì): 寫性能: 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展來自:百科
用戶通過DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至 OBS ,再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開源的Hadoop、Spark等運(yùn)算框架,對(duì)存儲(chǔ)在OBS上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在E CS 中的各類程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù) MRS, 彈性云服務(wù)器 ECS,數(shù)據(jù)快遞服務(wù)來自:百科
華為云EI 華為云EI 華為云 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù) 華為HiLens 服務(wù) 華為云MapReduce服務(wù) 華為企業(yè)智能:EI初體驗(yàn) 華為云企業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái) 華為云云數(shù)據(jù)遷移服務(wù) 華為 HiLens 服務(wù) 華為云MapReduce服務(wù) 華為企業(yè)智能:EI初體驗(yàn) 華為云企業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái) 初級(jí) 初級(jí) 使來自:專題
據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù);數(shù)據(jù)擁有者與 數(shù)據(jù)管理 者讀取能力分離,解決數(shù)據(jù)庫(kù)云上隱私泄露及第三方信任問題。在性能上,通過全并行架構(gòu)、GTM-Lite、Ustore存儲(chǔ)引擎、Numa-Aware等技術(shù),以及十多年的工程細(xì)節(jié)優(yōu)化,厚積薄發(fā),造就了GaussDB的高性能。在彈性上,通過在線來自:百科