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- python并行處理 內(nèi)容精選 換一換
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易于使用:您可以在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建DIS數(shù)據(jù)通道,輕松的將數(shù)據(jù)放入通道中,并構(gòu)建用于數(shù)據(jù)處理的應用程序。 成本低廉:DIS沒有前期成本,您只需要為實際使用的資源付費即可。 并行處理:DIS可讓您用多個應用程序同時處理同一個數(shù)據(jù)通道。例如,您可以讓一個應用程序運行實時分析,讓其他應用程序從同一個DIS數(shù)據(jù)通道中將數(shù)據(jù)發(fā)送至對象存儲服務(Object來自:百科DWS數(shù)據(jù)庫內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的 GaussDB數(shù)據(jù)庫 ,兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎,從單機OLTP數(shù)據(jù)庫改造為企業(yè)級MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫,其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景。 DWS與傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 相比,主要有以下特點與顯著優(yōu)勢,可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺管理問題:來自:百科
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、開放的數(shù)據(jù)源等。對象拓撲將中間的處理過程進行排除,從對象角度反映業(yè)務關(guān)系。 業(yè)務場景自由編排 業(yè)務流提供了多種處理器組件,如分支判斷、并行處理,延時等,通過在數(shù)據(jù)集成任務和API加入不同的組件,實現(xiàn)靈活的業(yè)務編排,可以應對不同的邏輯業(yè)務場景。 使用業(yè)務流實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成 單實例編排來自:百科DWS數(shù)據(jù)庫內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的 GaussDB 數(shù)據(jù)庫,兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎,從單機OLTP數(shù)據(jù)庫改造為企業(yè)級MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫,其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務量的增長,自建數(shù)倉性來自:百科
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查詢,將提取列、聚合運算、條件過濾等操作從計算節(jié)點向下推送給TaurusDB的分布式存儲層的多個節(jié)點,并行執(zhí)行。通過計算下推方法,提升了并行處理能力,減少網(wǎng)絡流量和計算節(jié)點的壓力,提高了查詢處理執(zhí)行效率。 架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB采用計算與存儲分離的架構(gòu),以減少網(wǎng)絡流量為主來自:專題
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