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內(nèi)置計(jì)算資源池:Spark、Hadoop YARN 內(nèi)置流數(shù)據(jù)環(huán)境:Kafka集群 3)更彈性: 資源更集約 計(jì)算更高效 云原生GIS的典型應(yīng)用場(chǎng)景: 1)GIS服務(wù)數(shù)量多 云原生設(shè)計(jì)的初衷就是為了解決大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來(lái)的數(shù)據(jù)量 不斷增大引起的數(shù)據(jù)發(fā)布不成功、數(shù)據(jù)加載困難等問(wèn)題。當(dāng)用戶(hù)有成百上千的服務(wù)實(shí)例時(shí),如果發(fā)布在一個(gè)iServer或來(lái)自:云商店01:47 云解析公網(wǎng)DNS使用流程介紹 介紹云解析公網(wǎng)DNS使用流程 介紹如何將域名轉(zhuǎn)入華為云 03:00 介紹如何將域名轉(zhuǎn)入華為云 域名轉(zhuǎn)入華為云操作指導(dǎo) 介紹如何將域名轉(zhuǎn)出華為云 01:26 介紹如何將域名轉(zhuǎn)出華為云 域名轉(zhuǎn)出華為云操作指導(dǎo) 域名解析服務(wù)相關(guān)推薦 如何購(gòu)買(mǎi)域名_購(gòu)買(mǎi)一個(gè)域名_低價(jià)域名來(lái)自:專(zhuān)題
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定的容災(zāi)性。平臺(tái)內(nèi)部需要存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù),因此在部署時(shí)同期部署了分布式的數(shù)據(jù)庫(kù),均勻的部署在集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)上。數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部采用高一致性算法,并維護(hù)多個(gè)歷史版本數(shù)據(jù),在檢測(cè)到當(dāng)前監(jiān)聽(tīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)健康狀態(tài)異常后會(huì)自動(dòng)建立新的客戶(hù)端連接,切換連接源,保證數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性和高可用性。 • 雙重緩存層與請(qǐng)求消息隊(duì)列:來(lái)自:百科
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