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- 海量數(shù)據(jù)架構 內(nèi)容精選 換一換
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? 企業(yè)核心業(yè)務應用架構和集成架構發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務演進我們將主要分成兩部分：應用架構發(fā)展歷程和集成架構發(fā)展歷程。應用架構的演進，將依次經(jīng)歷單體應用架構、垂直架構、SOA架構，最終發(fā)展至微服務架構。 立即學習 最新文章 容器相關基礎操作 Docker架構 Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構建來自：百科![]()
華為云計算 云知識 分布式數(shù)據(jù)庫中間件的產(chǎn)品架構 分布式數(shù)據(jù)庫中間件的產(chǎn)品架構 時間：2020-09-19 10:32:33 DDM 作為數(shù)據(jù)庫中間件，將底層數(shù)據(jù)庫存儲引擎以集群方式管理起來，用戶使用非常方便。 應用程序不需要關心具體有多少分片。類似操作單機數(shù)據(jù)庫，用戶通過DDM管理控來自：百科![]()
云知識 DAS 的系統(tǒng)架構 DAS的系統(tǒng)架構 時間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫 DAS的系統(tǒng)架構如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺； DAS Consoles：DAS Console是數(shù)據(jù)管理服務的統(tǒng)一入口，在Console來自：百科![]()
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高吞吐量： 能夠處理海量數(shù)據(jù)流，每秒可處理百萬級別的消息。 - 低延遲： 消息能夠實時傳輸，幾乎沒有延遲。 - 可擴展性： 能夠輕松擴展集群規(guī)模，并支持橫向擴展。 - 可靠性： 每個分區(qū)都有多個副本，能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性。 - 靈活性： 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費者是如何實現(xiàn)的來自：專題![]()
。在這樣的系統(tǒng)架構中，業(yè)務數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務被推送到數(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，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應。 應用層：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，來自：百科![]()
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