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外SQL層從存儲層讀取頁面時,也需要將日志回放到相應的版本從而獲得對應版本的頁面。如果每次都從磁盤讀取頁面,IO時延較大,這里將成為整個回放流程的瓶頸。 根據(jù)數(shù)據(jù)庫一貫的做法,我們需要一個緩存(bufferpool),把經(jīng)常訪問的頁面放在緩存中,從而加快頁面讀取的速度。但是存儲層來自:百科保障數(shù)據(jù)隱私:多方參與數(shù)據(jù)價值交換時,實現(xiàn)本地數(shù)據(jù)不動,數(shù)據(jù)安全及隱私得到有效保障。 高效共享交換:基于分布式架構(gòu)構(gòu)建多方數(shù)據(jù)共享交換體系和分布式的數(shù)據(jù)讀取,讀取效率大幅提升。 可信過程審計:數(shù)據(jù)的提供、共享、使用實現(xiàn)全程記錄可審計,數(shù)據(jù)流通過程信息不可篡改。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是來自:百科
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圖1實時流分析場景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場景 物聯(lián)網(wǎng)設備或邊緣設備,上傳數(shù)據(jù)到 數(shù)據(jù)接入服務 (DIS)或者其他云存儲服務, 實時流計算服務 直接從DIS讀取數(shù)據(jù),實時分析數(shù)據(jù)流(故障檢測、數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析、指標預警等等),實時把流分析結(jié)果持久化或推送告警通知。 場景優(yōu)勢 豐富的IoT SQL來自:百科向區(qū)域E和區(qū)域G寫了自己的元數(shù)據(jù),則云服務器A寫入的數(shù)據(jù)將會被替換,隨后讀取區(qū)域G的元數(shù)據(jù)時即會出現(xiàn)錯誤。 3.2 數(shù)據(jù)緩存導致數(shù)據(jù)不一致 當一個共享云硬盤同時掛載給兩臺云服務器時,若云服務器A上的應用讀取區(qū)域R和區(qū)域G的數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)記錄在緩存中,此時云服務器A上的其他進程或線程來自:專題
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云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL有少量寫請求,但有大量讀請求的應用場景下,單個實例可能無法抵抗讀取壓力,甚至對主業(yè)務產(chǎn)生影響。為了實現(xiàn)讀取能力的彈性擴展,分擔數(shù)據(jù)庫壓力,您可以在某個區(qū)域中創(chuàng)建一個或多個只讀實例,利用只讀實例滿足大量的數(shù)據(jù)庫讀取需求,以此增加應用的吞吐量。您需要在應用程序中分別配置主實例和每個來自:專題
DIS,DIS可以將大量日志文件傳輸?shù)皆贫俗鰝浞?,進行離線分析、存儲查詢及機器學習,還能用于數(shù)據(jù)丟失或異常后的恢復和故障分析。同時大量小文本文件可合并轉(zhuǎn)儲為大文件,提高數(shù)據(jù)處理性能。 數(shù)據(jù)接入服務(Data Ingestion Service,簡稱DIS) 通過 AOM 服務,可以進來自:專題
(可寫入持久化數(shù)據(jù)庫或?qū)懗晌募? 數(shù)據(jù)可視化 服務( DLV )讀取分析結(jié)果呈現(xiàn)為可視化報表。 實現(xiàn)該方案,您需要進行以下操作: 在 MRS 中創(chuàng)建一個Hadoop分析集群。 參考MRS的開發(fā)指南開發(fā)一個大數(shù)據(jù)分析程序,實現(xiàn)讀取JSON格式的數(shù)據(jù)分析并處理,然后寫入本地數(shù)據(jù)庫或者寫成文件來自:百科
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