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具體操作請參見診斷日報(bào)。 專題內(nèi)容推薦 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL常見故障排除 查看詳情 RDS for MySQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn) 查看詳情 RDS for MySQL數(shù)據(jù)庫實(shí)例是什么 查看詳情 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for Mongo)來自：專題具體操作請參見診斷日報(bào)。 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL磁盤擴(kuò)容操作場景 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL磁盤擴(kuò)容操作場景 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL磁盤擴(kuò)容場景說明 隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的增加，原來申請的數(shù)據(jù)庫磁盤容量可能會不足，需要為云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL實(shí)例進(jìn)行擴(kuò)容。實(shí)例擴(kuò)容的同時(shí)備份空間也會隨之?dāng)U大。來自：專題
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驗(yàn)。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件服務(wù)（ DDM ） 對于 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL，使用分布式數(shù)據(jù)庫中間件服務(wù)（ Distributed Database Middleware ，簡稱DDM），后端對接多個數(shù)據(jù)庫實(shí)例，實(shí)現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)庫的透明訪問。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件（DDM） 對于云數(shù)據(jù)庫來自：專題看對比報(bào)表”，然后選擇需要進(jìn)行對比的數(shù)據(jù)庫，單擊操作列的“查看詳情”，查看指定源數(shù)據(jù)庫和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的對比結(jié)果詳情。 圖15 對比詳情 說明：運(yùn)行中的任務(wù)可以隨時(shí)取消，已取消的對比任務(wù)也支持查看對比報(bào)表。 業(yè)務(wù)割接前，進(jìn)行割接復(fù)查。 單擊“割接復(fù)查”，進(jìn)入創(chuàng)建對比任務(wù)頁面，選擇“對來自：百科
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----結(jié)束 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL常見問題 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL常見問題 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL是否支持存儲過程和函數(shù)？ 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL支持存儲過程和函數(shù)。 l存儲過程和函數(shù)是事先經(jīng)過編譯并存儲在數(shù)據(jù)庫中的一段SQL來自：專題![]()
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兼容PostgreSQL生態(tài)，且SQL語法進(jìn)行了兼容MySQL、Oracle和Teradata的處理。應(yīng)用只需做少量改動即可向GaussDB(DWS)平滑遷移。 接口：支持應(yīng)用程序通過標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接GaussDB(DWS)。 GaussDB(DWS)（來自：百科![]()
4、所有的Task執(zhí)行完成后，用戶的應(yīng)用程序運(yùn)行結(jié)束。 Spark Streaming Spark Streaming是一種構(gòu)建在Spark上的實(shí)時(shí)計(jì)算框架，擴(kuò)展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當(dāng)前Spark支持兩種數(shù)據(jù)處理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet來自：專題![]()
當(dāng)增量回放全部完成后，啟動比對任務(wù)進(jìn)行一致性檢查，支持實(shí)時(shí)比對。 6.實(shí)時(shí)比對數(shù)據(jù)一致時(shí)，可以啟動業(yè)務(wù)割接。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB服務(wù)列表 虛擬私有云 VPC 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) DRS 數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB使用 說明 本實(shí)踐的資源規(guī)劃僅作為演示，實(shí)際業(yè)務(wù)場景資源以用戶實(shí)際需求為準(zhǔn)。來自：專題![]()
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華為云計(jì)算 云知識 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫的高擴(kuò)展性和高可靠性 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫的高擴(kuò)展性和高可靠性 時(shí)間：2021-06-16 17:01:00 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫的高擴(kuò)展性和高可靠性體現(xiàn)在： 1. 橫向擴(kuò)展更快來自：百科![]()
當(dāng)增量回放全部完成后，啟動比對任務(wù)進(jìn)行一致性檢查，支持實(shí)時(shí)比對。 6.實(shí)時(shí)比對數(shù)據(jù)一致時(shí)，可以啟動業(yè)務(wù)割接。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB服務(wù)列表 虛擬私有云 VPC 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù) DRS 數(shù)據(jù)管理 服務(wù) DAS 云數(shù)據(jù)庫GaussDB使用說明 本實(shí)踐的資源規(guī)劃僅作為演示，實(shí)際業(yè)務(wù)場景資源以用戶實(shí)際需求為準(zhǔn)。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 RDS for MySQL元數(shù)據(jù)鎖MDL導(dǎo)致無法操作數(shù)據(jù)庫的解決方法 RDS for MySQL元數(shù)據(jù)鎖MDL導(dǎo)致無法操作數(shù)據(jù)庫的解決方法 時(shí)間：2020-09-01 18:51:54 數(shù)據(jù)庫 MetaData Lock即元數(shù)據(jù)鎖，MetaData Lock主來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理： 1.實(shí)時(shí)流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關(guān)鍵問題： 1.計(jì)算結(jié)果容易不一致，如批計(jì)算的結(jié)果更全面，與流計(jì)算有差異來自：百科
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