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  • 狀態(tài)機(jī)數(shù)據(jù)并行處理 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識 什么是大規(guī)模并行處理 什么是大規(guī)模并行處理 時(shí)間:2021-04-02 14:50:21 大規(guī)模并行處理即MPP(Massively Parallel Processor )。 在數(shù)據(jù)庫非共享集群中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有獨(dú)立的磁盤存儲(chǔ)系統(tǒng)和內(nèi)存系統(tǒng),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)庫模型和應(yīng)用特點(diǎn)劃
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    。 5. 有限狀態(tài)機(jī) 有限狀態(tài)機(jī)是一種用來進(jìn)行對象行為建模的工具,其作用主要是描述對象在它的生命周期內(nèi)所經(jīng)歷的狀態(tài)序列,以及如何響應(yīng)來自外界的各種事件。智能合約的執(zhí)行也可以看作從一個(gè)狀態(tài)到下一個(gè)狀態(tài)的變遷。 這個(gè)方法的優(yōu)點(diǎn)是思維導(dǎo)向簡單,將智能合約抽象轉(zhuǎn)換為狀態(tài)機(jī)的形式,易于操作
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  • 狀態(tài)機(jī)數(shù)據(jù)并行處理 相關(guān)內(nèi)容
  • 在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL(Extract-Transform-Load)工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具,均可以通過標(biāo)準(zhǔn)接口與DWS
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    12:04:55 數(shù)據(jù) GaussDB (DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)
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  • 狀態(tài)機(jī)數(shù)據(jù)并行處理 更多內(nèi)容
  • 支持 云審計(jì) 的關(guān)鍵操作:支持審計(jì)的關(guān)鍵操作列表 支持審計(jì)的關(guān)鍵操作列表 API概覽 開始使用 審計(jì)與日志:支持審計(jì)的關(guān)鍵操作 測試算子功能:測試算子功能 事件函數(shù):概述 事件狀態(tài)機(jī):結(jié)果驗(yàn)證 工作說明書:服務(wù)流程
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    節(jié)點(diǎn)是相互獨(dú)立的,擴(kuò)展能力強(qiáng)。整個(gè)集群擁有強(qiáng)大的并行處理能力。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 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。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點(diǎn),輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰
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    zza。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 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。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建DDS只讀節(jié)點(diǎn),輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位GaussDB(for
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    時(shí)間:2021-07-01 09:41:46 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 共享存儲(chǔ)的多活架構(gòu)(Shared-Disk) 共享存儲(chǔ)的多活架構(gòu)是一種較為特殊的多主架構(gòu),它解決了主從設(shè)備之間數(shù)據(jù)同步帶來的數(shù)據(jù)一致性問題。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器共享數(shù)據(jù)存儲(chǔ),而多個(gè)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)均衡負(fù)載。 優(yōu)點(diǎn) 多個(gè)計(jì)
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    16:21:29 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL NoSQL(Not Only SQL)是非關(guān)系型的、分布式的、不保證滿足ACID特性的一類數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。 技術(shù)特點(diǎn): 1.對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)(partitioning),利用大量節(jié)點(diǎn)并行處理獲得高性能,同時(shí)能夠采用橫向擴(kuò)展方式(scale
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    上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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    13:12:55 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL) 華為GaussDB (DWS)是華為云提供的企業(yè)級的大規(guī)模并行處理(Massive Parallel Processing)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù),主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景,為超大規(guī)模數(shù)據(jù)管理提供高性價(jià)比的
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    的鍵值對中的每一個(gè)共享相同的鍵組。 圖1分布式批處理引擎 MapReduce是用于并行處理數(shù)據(jù)集的軟件框架。MapReduce的根源是函數(shù)性編程中的map和reduce函數(shù)。Map函數(shù)接受一組數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)鍵/值對列表,輸入域中的每個(gè)元素對應(yīng)一個(gè)鍵/值對。Reduce函數(shù)
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    D3型 彈性云服務(wù)器 使用場景 應(yīng)用:大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)倉庫,MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算。 場景特點(diǎn):適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力,要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場景。 使用場景:分布式文件系統(tǒng),網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 華為云 面向未來的智能世界,
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    架。同時(shí),Hyper MPI對數(shù)據(jù)密集型和高性能計(jì)算提供了網(wǎng)絡(luò)加速能力,使能了節(jié)點(diǎn)間高速通信網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)內(nèi)共享內(nèi)存機(jī)制,以及優(yōu)化的集合通信算法。 高性能計(jì)算通過將大量服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備通過高性能網(wǎng)絡(luò)互聯(lián),構(gòu)建大規(guī)模計(jì)算集群,各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)相互協(xié)同,并行處理多個(gè)子任務(wù)。通過并行計(jì)算的方式
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    10:34:59 簡介 pigz是一個(gè)C寫的打包解包開源工具。它代表gzip的并行實(shí)現(xiàn),是gzip的全功能替代品,在壓縮數(shù)據(jù)時(shí)利用多個(gè)處理器和多個(gè)內(nèi)核,即支持多線程并行處理,解壓縮比gzip快。 編譯配置流程 1.配置編譯環(huán)境 1)安裝wget工具。 yum install wget -y
    來自:百科
    什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 時(shí)間:2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù),對存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對低,要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻
    來自:百科
    完成服務(wù)的開通、刪除、配置操作,并將用戶信息同步到數(shù)據(jù)面。 完成數(shù)據(jù)面資源的申請與自動(dòng)部署。 2.服務(wù)數(shù)據(jù)面 接收用戶發(fā)送數(shù)據(jù)的請求,對已鑒權(quán)的數(shù)據(jù)接收并存儲(chǔ)。 接收用戶獲取數(shù)據(jù)的請求,在鑒權(quán)后輸出對應(yīng)的用戶數(shù)據(jù)。 按時(shí)老化存儲(chǔ)在系統(tǒng)中的用戶數(shù)據(jù)。 根據(jù)用戶配置,將用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到對象存儲(chǔ)服務(wù)(Object
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    加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能
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    華為云計(jì)算 云知識 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 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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    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
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識 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))對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/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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