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- 海量數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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來自:專題
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MRS 湖倉一體架構(gòu)實現(xiàn)集約化建設(shè)“一企一湖” 政企客戶使用湖倉一體后,可以實現(xiàn): 架構(gòu)開放,讓企業(yè)數(shù)據(jù)平臺持續(xù)演進(jìn):相較傳統(tǒng)數(shù)倉、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),大數(shù)據(jù)面向海量數(shù)據(jù)分析而生,其橫向擴(kuò)展能力強,并隨著政企客戶業(yè)務(wù)的高速發(fā)展,最大單集群已經(jīng)可擴(kuò)至6萬多節(jié)點,還可以通過集群聯(lián)邦無限擴(kuò)容。 單向流動,數(shù)據(jù)一致來自:百科管理能力,簡化海量設(shè)備管理復(fù)雜性,提升管理效率 設(shè)備接入服務(wù) 華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) IoT數(shù)據(jù)分析基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成,清洗,存儲,分析,可視化,為開發(fā)者提供一站式服務(wù),降低開發(fā)門檻,縮短開發(fā)周期,快速實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。 IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供以下分析能力:來自:專題
- 海量數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
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體應(yīng)用場景: 大數(shù)據(jù)分析 場景描述 OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無需擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等來自:百科
MRS湖倉一體架構(gòu)實現(xiàn)集約化建設(shè)“一企一湖” 政企客戶使用湖倉一體后,可以實現(xiàn): · 架構(gòu)開放,讓企業(yè)數(shù)據(jù)平臺持續(xù)演進(jìn) 相較傳統(tǒng)數(shù)倉、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),大數(shù)據(jù)面向海量數(shù)據(jù)分析而生,其橫向擴(kuò)展能力強,并隨著政企客戶業(yè)務(wù)的高速發(fā)展,最大單集群已經(jīng)可擴(kuò)至6萬多節(jié)點,還可以通過集群聯(lián)邦無限擴(kuò)容。 · 單向流動,數(shù)據(jù)一致性好來自:百科
濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學(xué)習(xí) 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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(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)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科
無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化, 提升分析效率; 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時間:小時級>分鐘級。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實時處來自:百科
量下查詢性能更好。 海量時間線索引管理,提高時間線查找的內(nèi)存命中率,根據(jù)內(nèi)存負(fù)載,動態(tài)調(diào)整GC頻率,加快內(nèi)存空間回收。 數(shù)據(jù)庫多副本復(fù)制卸載到分布式存儲,降低計算節(jié)點到存儲節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)流量。 海量數(shù)據(jù)分析 多維條件組合查詢,快速獲取目標(biāo)數(shù)據(jù),時序洞察使數(shù)據(jù)分析更加智能, 數(shù)據(jù)可視化 更加多樣,賦能全業(yè)務(wù)場景。來自:專題
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