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    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生2.0時(shí)代的DevOps體系框架 云原生2.0時(shí)代的DevOps體系框架 時(shí)間:2021-01-11 10:04:06 一、云原生緣起 云原生的概念為何在近兩年突然興起? 商業(yè)模式?jīng)Q定了產(chǎn)品形態(tài),產(chǎn)品決定了研發(fā)模式,研發(fā)模式又決定了需要采用什么樣的技術(shù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) A8+協(xié)同管理軟件協(xié)同BPM引擎技術(shù)框架 A8+協(xié)同管理軟件協(xié)同BPM引擎技術(shù)框架 時(shí)間:2021-07-20 15:03:37 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接:致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件;服務(wù)商:北京致遠(yuǎn)互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠(yuǎn)互聯(lián)《致遠(yuǎn)
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  • 于MapReduce構(gòu)建的批處理框架,例如Hive。基于MapReduce構(gòu)建的Hive和其他框架最適合長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的批處理作業(yè)。 Impala主要特點(diǎn)如下: 支持Hive查詢語(yǔ)言(HiveQL)中大多數(shù)的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函數(shù)。 HDFS,HBase和對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS )存儲(chǔ),包括:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CNCF首個(gè)云原生邊緣平臺(tái)KubeEdge技術(shù)框架解密 CNCF首個(gè)云原生邊緣平臺(tái)KubeEdge技術(shù)框架解密 時(shí)間:2021-04-27 15:00:04 內(nèi)容簡(jiǎn)介: KubeEdge 是一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目,是CNCF首個(gè)孵化的云原生邊緣平臺(tái)項(xiàng)目。它基于Kuber
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    2、支持單表查詢、多表JOIN、視圖view、子查詢,部分CTE查詢等。 3、支持多種JOIN算法,包括:BNL Join、BKA Join、HASH Join、Nested loop Join、Semi Join、Anti Join、outer Join等。 4、支持多種子查詢
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    建立合適的索引 案例 通過(guò)建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 通過(guò)建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 查看案例 增加JOIN列非空條件 案例 在語(yǔ)句中手動(dòng)添加JOIN列的非空判斷減少耗時(shí)。 在語(yǔ)句中手動(dòng)添加JOIN列的非空判斷減少耗時(shí)。 查看案例 使排序下推 案例 將語(yǔ)句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時(shí)。
    來(lái)自:專題
    OS傳感框架 LiteOS大揭秘【01】:5分鐘帶你了解LiteOS傳感框架 時(shí)間:2022-11-15 15:56:25 物聯(lián)網(wǎng) LiteOS傳感框架是什么 LiteOS傳感框架即Sensor Hub,是一個(gè)基于Huawei LiteOS物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的傳感器管理框架。 隨著物
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    選擇合適的分布列從而進(jìn)行性能提升。 建立合適的索引 案例 通過(guò)建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 通過(guò)建立合適的索引進(jìn)行優(yōu)化。 增加JOIN列非空條件 案例 在語(yǔ)句中手動(dòng)添加JOIN列的非空判斷減少耗時(shí)。 在語(yǔ)句中手動(dòng)添加JOIN列的非空判斷減少耗時(shí)。 使排序下推 案例 將語(yǔ)句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時(shí)。 將語(yǔ)句改寫為子查詢使排序排序下推減少耗時(shí)。
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    的RelNodes。Calcite將RelNode中的Join順序調(diào)整后,再由Hive將RelNode轉(zhuǎn)成AST,繼續(xù)Hive的邏輯優(yōu)化和物理優(yōu)化過(guò)程。 Calcite調(diào)整Join順序的具體過(guò)程如下: 1、針對(duì)所有參與Join的表,依次選取一個(gè)表作為第一張表。 2、依據(jù)選取的第一
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 服務(wù)網(wǎng)格與微服務(wù)框架流量治理對(duì)比 服務(wù)網(wǎng)格與微服務(wù)框架流量治理對(duì)比 時(shí)間:2021-07-01 14:19:46 以下是服務(wù)網(wǎng)格與微服務(wù)框架流量治理對(duì)比的內(nèi)容: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在????????????????????????????
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    備的能力就好。 主要模塊有WSGI API框架、統(tǒng)一的API框架、Manager層和Driver層。 • WSGI API框架:提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的API框架模型,讓生態(tài)伙伴更多的關(guān)注自身的業(yè)務(wù)邏輯,而不是公共框架模型; • 統(tǒng)一的API框架:主要負(fù)責(zé)參數(shù)檢查等動(dòng)作,封裝API的返回值;
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    ,具有No-Schema的方式,能在游戲玩法變化中快速變更表結(jié)構(gòu),非常適用于靈活多變的游戲業(yè)務(wù)需求。優(yōu)勢(shì):支持內(nèi)嵌文檔、內(nèi)嵌文檔可以避免join的使用,降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性,靈活的schema支持,方便快速開(kāi)發(fā)迭代、輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)峰值壓力、基于分片構(gòu)建的集群支持TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求 l
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    完全托管:用戶完全不感知計(jì)算集群,聚焦流分析本身。 按需計(jì)費(fèi):作業(yè)選定SPU資源量,按時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi),精確到秒。 場(chǎng)景特點(diǎn):面向流數(shù)據(jù),支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作,毫秒級(jí)時(shí)延。 適用場(chǎng)景:實(shí)時(shí) 日志分析 ,網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控,實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Dubbo框架應(yīng)用也可以使用Istio服務(wù)網(wǎng)格了!-華為云 Dubbo框架應(yīng)用也可以使用Istio服務(wù)網(wǎng)格了!-華為云 時(shí)間:2021-04-29 17:02:24 應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格(Application Service Mesh,簡(jiǎn)稱ASM)是華為云基于開(kāi)源I
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    語(yǔ)法格式 刪除表中與另一個(gè)表匹配的行記錄: DELETE table_ref_list FROM join_table 或者DELETE FROM table_ref_list USING join_table 示例:刪除表training中staff_id為10且用戶名為“INFORMATION
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    pg_stat_activity w join pg_locks l1 on w.pid = l1.pid and not l1.granted join pg_locks l2 on l1.relation = l2.relation and l2.granted join pg_stat_activity
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    UPDATE事務(wù)提交是默認(rèn)開(kāi)啟的。 執(zhí)行該語(yǔ)句的用戶需要有表的UPDATE權(quán)限。 語(yǔ)法格式 table_reference子句。 join_table子句。 其中,只有在使用join_table子句時(shí)支持使用(col_name[,...]) = (expression[,...]) 。注:在安全
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    Cache Service,簡(jiǎn)稱D CS )的Redis中,實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效存取,降低存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的投入成本。 優(yōu)勢(shì): 支持內(nèi)嵌文檔:內(nèi)嵌文檔可以避免join的使用,降低應(yīng)用開(kāi)發(fā)的復(fù)雜性,靈活的schema支持,方便快速開(kāi)發(fā)迭代。 輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)峰值壓力:基于分片構(gòu)建的集群支持TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。
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    由于數(shù)據(jù)表文件是以HDFS Block方式存放在物理文件系統(tǒng)中,如果能把兩個(gè)需要Join的文件數(shù)據(jù)塊按Join Key分區(qū)后,一一對(duì)應(yīng)地放在同一臺(tái)機(jī)器上,則在Join計(jì)算的Reduce過(guò)程中無(wú)需傳遞數(shù)據(jù),直接在節(jié)點(diǎn)本地做Map Join后就能得到結(jié)果,性能顯著提升。 HDFS數(shù)據(jù)同分布特性,使得需
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