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而大數據技術迭代快，傳統(tǒng)升級方式需斷電、重啟等操作，升級操作復雜，運維繁瑣，影響現網業(yè)務運行，且大集群升級重啟時間長，突發(fā)故障易中斷升級動作。為保持業(yè)務的連續(xù)性和大數據平臺的技術領先性，工行大數據平臺滾動升級勢在必行。
近日，在深圳舉辦的ArchSummit全球架構師峰會上，華為GaussDB生態(tài)與標準CTO王偉民發(fā)表了“IoT大數據場景下華為GaussDB的數據處理實踐”主題演講，分享了大數據場景下華為GaussDB的數據處理實踐。
Gupta 等提 出分析大數據過程中面臨的挑戰(zhàn)，包括靜態(tài)數據 與動態(tài)數據。對于靜態(tài)的大數據，Gupta 等描述 了面向交互數據服務環(huán)境的 NoSQL 系統(tǒng)，以及基 于 MapReduce 編程模式的面向大規(guī)模數據分析的 系統(tǒng)。
大數據分析的目的與意義.中琛魔方大數據平臺表示大數據分析的結果可以給企業(yè)帶來決策影響，也同時關系到企業(yè)的利益體現，大數據分析正在為企業(yè)帶來了新的變化，主要是幫助企業(yè)分析客戶數據，進一步掌握了解客戶數據，以便做出有針對性的決策。
??本文由 Lansonli 原創(chuàng)，首發(fā)于 CSDN博客????大數據系列文章會每天更新，停下休息的時候不要忘了別人還在奔跑，希望大家抓緊時間學習，全力奔赴更美好的生活?
大數據在物聯網中的角色是什么？物聯網如何利用大數據分析和挖掘技術來提供更精準的服務和決策支持？
主要介紹數據庫級別的性能調優(yōu)思路和總體策略，助力GaussDB DWS使用者深諳調優(yōu)精髓，更好地完成應用實施過程中的各項調優(yōu)任務。
華為領跑中國政務大數據市場在全球權威的咨詢與服務機構IDC最新發(fā)布的《IDC MarketScape：中國政務大數據管理平臺2018 廠商評估》報告中，華為位居領導者象限領先位置。華為云政務大數據解決方案憑借過硬的綜合實力和技術創(chuàng)新，在市場表現與現有能力兩大維度均排名第一。
復雜一點的范圍比較cid:link_5Analyze 使用功能cid:link_0統(tǒng)計信息分類cid:link_1采樣方法cid:link_2自動收集場景cid:link_6LLVM 技術解析cid:link_7如何使用 LLVMcid:link_3LLVM 適用場景cid:link
query_dop參數cid:link_1數據內存參數cid:link_2連接相關GUC參數cid:link_3并發(fā)控制GUC參數cid:link_4JSONB的性能之路cid:link_5JSONB輸入格式cid:link_0常用的JSON/JSONB函數及操作符cid:link
WeTune改寫規(guī)則的自動發(fā)掘方式cid:link_0WeTune改寫規(guī)則的實現cid:link_2WeTune 2.0在華為云GaussDB的落地cid:link_3WeTune在數據庫產業(yè)的價值及未來前景cid:link_4增量計算cid:link_5數據庫服務 APIcid:
在電力大數據場景下，華為存儲的主要銷售產品是OceanStor Pacific分布式存儲系統(tǒng)3。
在SQL語句復雜、處理數據量大的AP場景下，單個查詢對內存的需求越來越大，多個語句的并發(fā)很容易將系統(tǒng)的內存吃滿，造成內存不足的問題。
2013年至今，隨著數據的激增，大數據平臺演進成了融合大數據平臺，而隨著AI等技術的突飛猛進，從數據分析到數據挖掘，大數據平臺向著智能化進行演進。
作為一個大數據底層支撐平臺，同時部署Hive、HBase和Spark等多種技術組件是一件十分平常的事情。這些為大數據場景設計的技術組件可以說個個都是消耗資源的大戶，這些資源包括服務器的CPU和內存。
</align><align=left> 2、依賴于虛谷分布式數據庫的兼容性，可對用戶現有各類數據庫應用，特別是Oracle應用，無縫遷移到虛谷數據庫利用虛谷數據庫的大數據處理能力進行大數據處理，而無需進行應用重構。
隨著IoT、5G的到來，數據也極速激增至EB級別，而傳統(tǒng)的大數據平臺往往是針對PB級別數據建立，數據量級的不匹配導致數據在處理分析時遇到如下三個問題：融合難：大數據開發(fā)需求激增，數據孤島顯現，成本增加，獨立集群之間數據無法共享，部分數據多份存儲；查詢慢：針對于詳單查詢、明細查詢，以
詳細內容請看附件：《大數據（Hbase)環(huán)境搭建指導書-CentOS 7.6》1 環(huán)境配置軟硬件平臺主機名角色硬盤數內存網絡centos-node1Hadoop masterHbase HMaserZookeeper12*1T256GB2*10GEcentos-node2Hadoop
Dify開源平臺介紹cid:link_2AI應用開發(fā)解決方案cid:link_0云原生時代成本治理cid:link_3云原生時代的應用挑戰(zhàn)和趨勢cid:link_4數據建模介紹cid:link_5數據模型三要素cid:link_6層次模型介紹cid:link_7層次模型的優(yōu)缺點cid
通信協(xié)議不匹配問題cid:link_2語句出錯怎么排查cid:link_3認識數據庫視圖對象cid:link_4數據庫視圖提供了額外的安全層cid:link_5視圖對表結構的依賴cid:link_6GaussDB(DWS)常用系統(tǒng)視圖cid:link_7視圖解耦cid:link_8
