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- 深度學(xué)習(xí) 單模數(shù)據(jù) 多模數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。 DLI 支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 進(jìn)入控制臺(tái)立即購(gòu)買(mǎi)幫助文檔DLI開(kāi)發(fā)者社區(qū)1對(duì)1咨詢(xún) [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中來(lái)自：百科好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自：專(zhuān)題
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用區(qū)和多可用區(qū)，有的區(qū)域只支持單可用區(qū)。 例如：北京一的客戶(hù)，VPC子網(wǎng)部署在可用區(qū)三，購(gòu)買(mǎi)RDS主備實(shí)例時(shí)選擇可用區(qū)一、可用區(qū)二也是可以的，這三個(gè)可用區(qū)之間是互通的。 為了達(dá)到更高的可靠性，即使您選擇了單可用區(qū)部署主實(shí)例和備實(shí)例，RDS也會(huì)自動(dòng)將您的主實(shí)例和備實(shí)例分布到不同的物來(lái)自：專(zhuān)題實(shí)例，不鎖定用戶(hù)，擁有開(kāi)放生態(tài) 靈活管理：支持多租戶(hù)資源管理方案，靈活管理應(yīng)用用戶(hù) 企業(yè)級(jí)服務(wù)：提供豐富的企業(yè)級(jí)特性，支持高可用，統(tǒng)一監(jiān)控平臺(tái)，不斷提升開(kāi)發(fā)&運(yùn)維的效率 安全穩(wěn)定：集成云上多種安全特性，且軟硬件完全支持可信 高斯數(shù)據(jù)庫(kù)字段權(quán)限管理 如果您需要對(duì)購(gòu)買(mǎi)的 GaussDB來(lái)自：專(zhuān)題
- 深度學(xué)習(xí) 單模數(shù)據(jù) 多模數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
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AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。支持跨機(jī)房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強(qiáng)一致，數(shù)據(jù)0丟失，核心代碼擁有100%知識(shí)產(chǎn)權(quán)，單機(jī)主備開(kāi)源，打造openGauss開(kāi)放生態(tài)。 立即購(gòu)買(mǎi) 價(jià)格計(jì)算器 華為GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)連接方式 實(shí)例連接方式介紹和通過(guò) 數(shù)據(jù)管理服務(wù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些_開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)_數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建數(shù)據(jù)庫(kù)_語(yǔ)法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫(kù)_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù)_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)_rds數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建高斯數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS 常見(jiàn)問(wèn)題 DDS和社區(qū)版MongoDB有什么關(guān)系 使用文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)要注意什么 我的實(shí)例是否會(huì)受其他用戶(hù)實(shí)例影響 實(shí)例創(chuàng)建成功后是否支持更換VPC 什么是Hidden節(jié)點(diǎn) 什么是文檔數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例可用性 DDS是否支持多可用區(qū)部署 實(shí)例創(chuàng)建成功后是否支持更換區(qū)域 分片內(nèi)存超過(guò)90%產(chǎn)生告警，如何消減來(lái)自：專(zhuān)題![]()
應(yīng)用提供強(qiáng)有力的平臺(tái)支撐。 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)多種部署及容災(zāi)方案，覆蓋多種可用性需求 雙機(jī)熱備：云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)采用熱備架構(gòu)，故障秒級(jí)自動(dòng)切換。 異地容災(zāi)：可以在異地區(qū)域使用備份文件在異地恢復(fù)到新的RDS實(shí)例，用來(lái)恢復(fù)業(yè)務(wù)。 同城容災(zāi)：支持多可用區(qū)部署，可用區(qū)之間內(nèi)網(wǎng)互通，不同可用區(qū)之間電力、網(wǎng)絡(luò)物理隔離。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Z部署，既擁有商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和可靠性，又具備開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的靈活性。 云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品詳情 立即使用 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB產(chǎn)品架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB產(chǎn)品架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB整體架構(gòu)自下向上分為存儲(chǔ)層、存儲(chǔ)抽象層和SQL解析層等三層 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB來(lái)自：專(zhuān)題![]()
受Gossip協(xié)議效率限制，集群很難勝任大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口為用戶(hù)帶來(lái)全新產(chǎn)品體驗(yàn)： 更低的使用成本 全量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)持久化，相比純內(nèi)存架構(gòu)，硬件成本降低75%~90%。 更高的使用率 自研架構(gòu)無(wú)fork問(wèn)題，容量幾乎全部可用。并且可按1GB細(xì)粒度購(gòu)買(mǎi)，不會(huì)買(mǎi)多浪費(fèi)。內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯+物理雙重壓縮，更省空間。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，即可輕松完成數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建和日常管理維護(hù)工作。 哪些業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要應(yīng)用云數(shù)據(jù)庫(kù) 網(wǎng)站業(yè)務(wù)（Web應(yīng)用） 網(wǎng)站業(yè)務(wù)請(qǐng)求寫(xiě)少讀多，可使用云數(shù)據(jù)庫(kù)只讀實(shí)例水平擴(kuò)展讀負(fù)載能力；搭配分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 DDM 使用，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)讀寫(xiě)分離和讀負(fù)載均衡。 網(wǎng)站業(yè)務(wù)請(qǐng)求寫(xiě)少讀多，可使用云數(shù)據(jù)庫(kù)只讀實(shí)例水平來(lái)自：專(zhuān)題![]()
。 · 覆蓋 當(dāng)同步數(shù)據(jù)與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)已有數(shù)據(jù)沖突時(shí)（主鍵/唯一鍵存在重復(fù)等），將覆蓋原來(lái)的沖突數(shù)據(jù)。 當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生沖突時(shí)，針對(duì)如下情況，建議選擇“忽略”或者“覆蓋”，否則建議選擇“報(bào)錯(cuò)”： · 目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)存在數(shù)據(jù) · 多對(duì)一同步場(chǎng)景 · 目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)手動(dòng)更新數(shù)據(jù) 對(duì)象同步范圍 對(duì)象同來(lái)自：百科![]()
OBS 通過(guò)如下方式實(shí)現(xiàn)備份和容災(zāi)： 創(chuàng)建桶時(shí)開(kāi)啟多AZ屬性，用戶(hù)數(shù)據(jù)冗余存儲(chǔ)至多個(gè)AZ中。 通過(guò)跨區(qū)復(fù)制功能。用戶(hù)可以將一個(gè)區(qū)域的桶中數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個(gè)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)云端備份。 將OBS中的數(shù)據(jù)下載到本地，本地備份數(shù)據(jù)。 對(duì)象存儲(chǔ)精選推薦 帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ，助力企業(yè)上云 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS 的實(shí)例存儲(chǔ)類(lèi)型來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和華為的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展 時(shí)間：2021-06-16 16:19:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序，云化，分布式，多模處理是未來(lái)主要趨勢(shì)。 而華為的鯤鵬生態(tài)三個(gè)技術(shù)方向是：芯片/介質(zhì)、操來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為研發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)包括哪些 華為研發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)包括哪些 時(shí)間：2021-06-17 16:40:28 數(shù)據(jù)庫(kù) 華為自主研發(fā)的計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，包括GaussDB(for Mongo)、GaussDB(for Ca來(lái)自：百科![]()
轉(zhuǎn)化數(shù)學(xué)上的關(guān)聯(lián)對(duì)象，約束關(guān)系契合注塑行業(yè)，如物料顏色，鎖模力，螺桿等。另一方面，智能排單可用性必須允許工廠的變化性。前信在智能排單在可用性上做了大量的工作。 • 知識(shí)庫(kù)構(gòu)建能力：通過(guò)注塑領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義解析、數(shù)據(jù)/信息/知識(shí)的自動(dòng)提取等技術(shù)打造注塑領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)，解釋注塑來(lái)自：云商店![]()
華為研發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些優(yōu)勢(shì) 華為研發(fā)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2021-06-17 16:42:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 華為自主研發(fā)的計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，支持跨3AZ高可用集群，相比社區(qū)版具有分鐘級(jí)計(jì)算擴(kuò)容、秒級(jí)存儲(chǔ)擴(kuò)容、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致、超低時(shí)延、高速備份恢復(fù)的優(yōu)勢(shì)。來(lái)自：百科![]()
Lean-BI是基于新一代自助式可視化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，提供了多數(shù)據(jù)源管理，拖拽式設(shè)計(jì)，大屏看板，多終端自適應(yīng)等功能，輔助企業(yè)完成數(shù)據(jù)分析和戰(zhàn)略決策 訪問(wèn)店鋪 浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺(tái) 浩天智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是基于校園網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng)，通過(guò)校園網(wǎng)整合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)資源，提高學(xué)校財(cái)務(wù)管理的透明度，為學(xué)校師生提供數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
性能差異巨大，這是由數(shù)據(jù)庫(kù)的buffer_pool機(jī)制決定的： 第一次執(zhí)行時(shí)，數(shù)據(jù)在磁盤(pán)上，稱(chēng)之為冷數(shù)據(jù)，讀取需要一定的耗時(shí)。 讀取完，數(shù)據(jù)會(huì)被存放于內(nèi)存的buffer_pool中，稱(chēng)為熱數(shù)據(jù)，讀取迅速；對(duì)于熱數(shù)據(jù)的訪問(wèn)速度極大的超過(guò)冷數(shù)據(jù)，所以當(dāng)數(shù)據(jù)是熱數(shù)據(jù)時(shí)，SQL語(yǔ)句的執(zhí)行速度會(huì)遠(yuǎn)快于冷數(shù)據(jù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)如何使用 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB是企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)。支持跨機(jī)房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強(qiáng)一致，數(shù)據(jù)0丟失，極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，PB級(jí)存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn)，企業(yè)級(jí)負(fù)載下性能卓越來(lái)自：專(zhuān)題![]()
服務(wù)訪問(wèn)地址。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)——測(cè)點(diǎn)數(shù) 時(shí)序數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者按照時(shí)間順序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)流。每個(gè)數(shù)據(jù)流對(duì)應(yīng)一條時(shí)間線。例如有1,000臺(tái)采集設(shè)備，每臺(tái)設(shè)備上有 10個(gè)數(shù)據(jù)測(cè)點(diǎn)，則記錄這些設(shè)備的所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)就需要10,000條時(shí)間線或者測(cè)點(diǎn)數(shù)。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)——寫(xiě)入能力來(lái)自：專(zhuān)題
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