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  • 海量數(shù)據(jù)讀取 內(nèi)容精選 換一換
  • GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展,海量存儲 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展,海量存儲 時間:2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說,輕資產(chǎn),快速擴容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅(qū)動力。行業(yè)痛點:無法預測用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量,業(yè)務高峰時客戶體驗會受到影響,甚至要停服擴容。
    來自:百科
    在實際生產(chǎn)制造,客戶總會遇到難以解決的問題: 邊緣側(cè)需要將數(shù)據(jù)采集,但是非標的設(shè)備種類繁多,無統(tǒng)一標準協(xié)議,老舊的設(shè)備的數(shù)據(jù)無法采集,沒有數(shù)據(jù)的支持,無法實現(xiàn)數(shù)字化,智能化 邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)往往是上萬點,毫秒級的數(shù)據(jù)量級,數(shù)據(jù)上云,對帶寬和中間件的性能要求極高 實際生產(chǎn)中設(shè)備發(fā)生故障
    來自:百科
  • 海量數(shù)據(jù)讀取 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 存算分離,讓美圖處理海量數(shù)據(jù)的資源利用率提升40% 存算分離,讓美圖處理海量數(shù)據(jù)的資源利用率提升40% 時間:2021-04-27 15:19:33 內(nèi)容簡介: 隨著業(yè)務數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長,美圖的IDC大數(shù)據(jù)中心機房空間有限,設(shè)備老舊,采購擴容周期長,無法快速擴
    來自:百科
    彈性文件服務與其他云服務的關(guān)系 圖1 彈性文件服務與其他服務的關(guān)系示意圖 功能 相關(guān)服務 位置 云服務器和文件系統(tǒng)歸屬于同一項目下,用于掛載共享路徑實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。 彈性云服務器 (Elastic Cloud Server,E CS ) 掛載NFS文件系統(tǒng)到云服務器(Linux) 掛載NFS文件系統(tǒng)到云服務器(Windows)
    來自:專題
  • 海量數(shù)據(jù)讀取 更多內(nèi)容
  • 大容量擴展以及成本敏感型業(yè)務,如 媒體處理 、文件共享、高性能計算、數(shù)據(jù)備份等。SFS容量型文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務,推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。 大容量擴展以及成本敏感型業(yè)務,如媒體處理、文件共享、高性能計算、數(shù)據(jù)備份等。通用文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務,推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。
    來自:專題
    關(guān)鍵數(shù)據(jù),打造智能化業(yè)務系統(tǒng),提升業(yè)務效率 華為云圖片讀取文字能力展示: ●通用類圖片讀取文字支持表格、文檔、網(wǎng)絡(luò)圖片等任意格式圖片上文字信息的自動化識別,自適應分析各種版面和表格,快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 ●證件類圖片讀取文字支持身份證、駕駛證、行駛證、護照等證件圖片上有效信息的自動識別和關(guān)鍵字段結(jié)構(gòu)化提取。
    來自:專題
    捕。時序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)保存至時序數(shù)據(jù)庫進行分類與排序,再由其他應用或服務從數(shù)據(jù)庫中獲取進行進一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù),對于實時性和有序性的要求都沒那么強,分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化,我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點游客數(shù)據(jù)等,應用于
    來自:百科
    Hudi是一種數(shù)據(jù)湖的存儲格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除數(shù)據(jù)的能力以及消費變化數(shù)據(jù)的能力。支持多種計算引擎,提供IUD接口,在HDFS的數(shù)據(jù)集上提供了插入更新和增量拉取的流原語。 MRS Hudi是一種數(shù)據(jù)湖的存儲格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除
    來自:專題
    ERR:(errcode) AT+HWICCI DLI ST:讀取使用的eSIM卡內(nèi)部ICCID列表,將所有的ICCID以及其類型和狀態(tài)展示,num表示讀取的卡的個數(shù),按照[iccid, type,status]將信息展示出來。 code定義:1、讀取失??;2、ESIM不識別;3、不支持該功能;4、位置錯誤;
    來自:百科
    高識別準確率 多領(lǐng)域服務泛化 圖像識別 服務采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu),服務泛化準確率高,在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準確率。 圖像識別服務采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu),服務泛化準確率高,在新聞媒資、影視素材、
    來自:專題
    15:43:21 數(shù)據(jù)庫 華為云GaussDB(for MySQL)是華為云自主研發(fā)的最新一代云原生數(shù)據(jù)庫,采用計算存儲分離、日志即數(shù)據(jù)的架構(gòu)設(shè)計。通過IO卸載、日志壓縮合并、批量處理、軟硬件垂直整合等技術(shù),使數(shù)據(jù)庫性能方面有了大幅提升。同時存儲層采用多副本,多AZ部署,增強數(shù)據(jù)可靠性。具
    來自:百科
    GaussDB數(shù)據(jù)庫行列混合存儲 GaussDB數(shù)據(jù)庫行列混合存儲 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復雜事務混合負載能力,同時支持分布式事務,同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+節(jié)點的擴展能力,PB級海量存儲。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB
    來自:專題
    取相應文件,還會消耗大量的流量費用。 CDN加速 OBS文件方案 華為云 CDN 可以有效加速網(wǎng)站,為用戶提供良好的體驗,而 OBS 桶提供海量文件存儲。將數(shù)據(jù)存放在OBS桶中然后通過配置CDN加速,這樣構(gòu)造的業(yè)務系統(tǒng)可以在降低成本的同時,提高終端用戶使用感受。當終端用戶發(fā)起訪問請求時,會
    來自:百科
    使用DLI進行電商實時業(yè)務數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)湖探索優(yōu)勢 支持SQL操作: DLI提供標準SQL接口,用戶僅需使用SQL便可實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢分析。SQL語法全兼容標準ANSI SQL 2003。 跨源分析: 支持多種數(shù)據(jù)格式,云上多種數(shù)據(jù)源、ECS自建數(shù)據(jù)庫以及線下數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)無需搬遷,即可實現(xiàn)
    來自:專題
    )不能用在詞的開頭。 long數(shù)據(jù)類型和double數(shù)據(jù)類型不支持使用星號(*)或問號(?)進行模糊查詢 搜索時間范圍 默認不超過30天。 操作并發(fā)數(shù) 您在1個華為云賬號下 日志分析 并發(fā)數(shù)為15個。 數(shù)據(jù)量 單個日志流單次最大分析24GB數(shù)據(jù)。 開啟模式 默認不開啟。 數(shù)據(jù)生效機制 日志結(jié)構(gòu)化只對新增結(jié)構(gòu)化配置之后寫入的數(shù)據(jù)生效。
    來自:專題
    3副本冗余 3副本冗余 數(shù)據(jù)持久性高達99.9999999% 數(shù)據(jù)持久性高達99.9999999% 數(shù)據(jù)加密 數(shù)據(jù)加密 系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密,保護數(shù)據(jù)安全 系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持數(shù)據(jù)加密,保護數(shù)據(jù)安全 實時寫入新數(shù)據(jù) 時序數(shù)據(jù)的寫入是實時的,采集的數(shù)據(jù)反應客觀信息,數(shù)據(jù)是隨著時間推進不斷產(chǎn)生,不存在舊數(shù)據(jù)更新場景。
    來自:專題
    能力,可以有效的幫助用戶低成本的存儲海量數(shù)據(jù)。 文件索引 互聯(lián)網(wǎng)、社交應用等常存在大量的圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量都在億級~萬億級。通常要將這些文件的索引存入數(shù)據(jù)庫,并在索引層面提供實時的新增、修改、讀取、刪除操作,對性能要求極高。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無法支撐如此規(guī)模的訪問和使用, DDM
    來自:百科
    分布式緩存由一個服務端實現(xiàn)管理和控制,有多個客戶端節(jié)點存儲數(shù)據(jù),可以進一步提高數(shù)據(jù)讀取速率。那么我們要讀取某個數(shù)據(jù)的時候,應該選擇哪個節(jié)點呢?如果挨個節(jié)點找,那效率就太低了。因此需要根據(jù)一致性哈希算法確定數(shù)據(jù)的存儲和讀取節(jié)點。以數(shù)據(jù)D,節(jié)點總個數(shù)N為基礎(chǔ),通過一致性哈希算法計算出數(shù)據(jù)D對應的哈希值(相當于門牌
    來自:專題
    助用戶低成本的存儲海量數(shù)據(jù)。 優(yōu)勢 高并發(fā)寫入:滿足大容量數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)實時大量寫入的訴求 極速查詢:合理的分片規(guī)則,可成倍提升查詢速度 成本低廉:將數(shù)據(jù)均勻分布到多個RDS上,降低數(shù)據(jù)存儲成本 文件索引 互聯(lián)網(wǎng)、社交應用等常存在大量的圖片、文檔、視頻數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量都在億級~萬億級
    來自:百科
    性能差異巨大,這是由數(shù)據(jù)庫的buffer_pool機制決定的: 第一次執(zhí)行時,數(shù)據(jù)在磁盤上,稱之為冷數(shù)據(jù),讀取需要一定的耗時。 讀取完,數(shù)據(jù)會被存放于內(nèi)存的buffer_pool中,稱為熱數(shù)據(jù),讀取迅速;對于熱數(shù)據(jù)的訪問速度極大的超過冷數(shù)據(jù),所以當數(shù)據(jù)是熱數(shù)據(jù)時,SQL語句的執(zhí)行速度會遠快于冷數(shù)據(jù)。
    來自:專題
    2、文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問:由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計算集群(GPU/NPU服務器),集群中的服務器訪問的數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據(jù)有諸多好處,它可以保證不同服務器上訪問數(shù)據(jù)的一致性,減少不同服務器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)冗余等。另外以
    來自:專題
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