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    可以很好地處理傳入數(shù)據(jù),并為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析提供了可能。 優(yōu)勢(shì): 超強(qiáng)寫(xiě)入:相比于其他NoSQL服務(wù),擁有超強(qiáng)的寫(xiě)入性能。 彈性擴(kuò)展:基于計(jì)算存儲(chǔ)分離的分布式架構(gòu),分鐘級(jí)計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容,應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰期;秒級(jí)存儲(chǔ)擴(kuò)容應(yīng)對(duì)7*24不間斷的大數(shù)據(jù)量寫(xiě)入。 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 云數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-07-29 08:59:29 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)可以在許多領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用,包括企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品測(cè)試,創(chuàng)新,虛擬世界,電子商務(wù),社交網(wǎng)絡(luò)和科學(xué)研究。云數(shù)據(jù)庫(kù)從深度和廣度兩個(gè)方面極大地影響著企業(yè)的發(fā)展。 首先是
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    相同引擎數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出,稱(chēng)之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。不同引擎數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出,稱(chēng)之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 mysql云數(shù)據(jù)庫(kù)必讀文檔 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS支持以下引擎:MySQL,PostgreSQL,SQL
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    手動(dòng)刪除。 建議您定期對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行備份,當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)故障或數(shù)據(jù)損壞時(shí),可以通過(guò)備份恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù),從而保證數(shù)據(jù)可靠性。 云數(shù)據(jù)庫(kù)TaurusDB備份空間及計(jì)費(fèi) 分類(lèi) 全量備份:全量備份表示對(duì)所有目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。全量備份總是備份所有選擇的目標(biāo),即使從上次備份后數(shù)據(jù)沒(méi)有變化。 增量備份:系
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    向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 排序策略-離線排序模型:DeepFM 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 策略參數(shù)說(shuō)明:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī) 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息 多層感知機(jī)分類(lèi)(pytorch):參數(shù)說(shuō)明 GPU函數(shù) 向表中插入數(shù)據(jù):背景信息
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    生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員可以了解大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理技術(shù),掌握5種實(shí)時(shí)處理技術(shù)框架,以及相應(yīng)的項(xiàng)目場(chǎng)景。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理概述 2. 實(shí)時(shí)處理技術(shù)框架介紹 3. 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之
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    兼容Redis接口 全面兼容Redis數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),為云上計(jì)算存儲(chǔ)分離的Redis數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景下,在數(shù)據(jù)可靠性,伸縮性,性?xún)r(jià)比等方面有突出優(yōu)勢(shì)。適合游戲,電商,社交等場(chǎng)景 兼容InfluxDB接口 支持時(shí)序數(shù)據(jù)模型。專(zhuān)為時(shí)序數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的集群架構(gòu)和數(shù)據(jù)布局,擁有高寫(xiě)入性能和高壓縮率
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    。 高可靠 數(shù)據(jù)備份 數(shù)據(jù)備份包括自動(dòng)和手動(dòng)兩種方式。自動(dòng)備份為系統(tǒng)自動(dòng)創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的全量備份,手動(dòng)備份是由用戶(hù)啟動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的全量備份,且備份成功后均支持恢復(fù)。 備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(Object Storage Service,簡(jiǎn)稱(chēng) OBS ),在提高數(shù)據(jù)容災(zāi)能力的同
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    Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS資源供用戶(hù)選擇。 提供多種規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 E CS 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS和云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS資源供用戶(hù)選擇。 高可用 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口、云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS部署在多個(gè)可用區(qū),具備跨可用區(qū)故障容災(zāi)的能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是媒體處理 什么是媒體處理 時(shí)間:2020-09-23 10:03:12 媒體處理(Media Processing Center,簡(jiǎn)稱(chēng)MPC)是一種多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù),通過(guò)經(jīng)濟(jì)、彈性和高可擴(kuò)展的轉(zhuǎn)換方法,將存儲(chǔ)于OBS上的音視頻轉(zhuǎn)碼為適應(yīng)各種終端(PC、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過(guò)程相反的過(guò)程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級(jí)到第二范式,或者第一范式的過(guò)程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為
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    自適應(yīng)壓縮算法、自動(dòng)冷熱分級(jí)存儲(chǔ),相同數(shù)據(jù)量下存儲(chǔ)成本僅有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的1/10 技術(shù)優(yōu)勢(shì) 采用列式存儲(chǔ),數(shù)據(jù)更加聚焦,搭配自適應(yīng)壓縮算法,大大提高數(shù)據(jù)壓縮比 冷熱分級(jí)存儲(chǔ),即保證“熱”數(shù)據(jù)高效訪問(wèn),又節(jié)約“冷”數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本 極致彈性 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)容需要遷移大量數(shù)據(jù),需要小時(shí)~天級(jí)才能完成擴(kuò)容及數(shù)據(jù)重均衡。 技術(shù)優(yōu)勢(shì)
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    可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 客戶(hù)痛點(diǎn): 【數(shù)據(jù)處理耗時(shí)】:使用開(kāi)源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時(shí)長(zhǎng),每次處理耗時(shí)1天; 【不支持關(guān)聯(lián)分析】:ES不能支持關(guān)聯(lián)等復(fù)雜查詢(xún)分析; 【數(shù)據(jù)更新難】:
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