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HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計算服務(wù)：Hive的大部分數(shù)據(jù)操作依賴MapReduce，HiveServer的主要功能是將HQL語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)，從而完成對海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive來自：百科收起 展開 GaussDB 提供使用內(nèi)網(wǎng)、公網(wǎng)和 數(shù)據(jù)管理服務(wù) （Data Admin Service，簡稱 DAS ）的連接方式。 DAS連接 通過華為云 數(shù)據(jù)管理 服務(wù)（Data Admin Service，簡稱DAS）這款可視化的專業(yè)數(shù)據(jù)庫管理工具，可獲得執(zhí)行SQL、高級數(shù)據(jù)庫管理、智能來自：專題
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文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)（Document Database Service，簡稱DDS）完全兼容MongoDB協(xié)議，提供安全、高可用、高可靠、彈性伸縮和易用的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，廣泛運用于游戲、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)（Document Database Service，簡稱DDS）完全兼容MongoD來自：專題![]()
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4、盡量減少隨機I/O。通過聚簇/局部聚簇可以實現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲，將隨機I/O轉(zhuǎn)換為連續(xù)I/O，從而減少掃描的I/O代價。 5、盡量避免數(shù)據(jù)shuffle。 GaussDB開發(fā)字段設(shè)計原則 GaussDB開發(fā)在字段設(shè)計時，基于查詢效率的考慮，一般遵循以下原則： 1、盡量使用高效數(shù)據(jù)類型：來自：專題![]()
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圖引擎服務(wù)介紹 圖引擎服務(wù)介紹 圖引擎服務(wù)（Graph Engine Service，簡稱GES），是國內(nèi)首個商用的、擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)分布式原生圖引擎，是針對以“關(guān)系”為基礎(chǔ)的“圖”結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，進行查詢、分析的服務(wù)。廣泛應(yīng)用于社交關(guān)系分析、營銷推薦、輿情及社會化聆聽、信息傳播、防欺詐等具有豐富關(guān)系數(shù)據(jù)的場景。來自：專題![]()
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