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應(yīng)用升級、更新維護(hù)工作量大,對于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應(yīng)用0改動: 1. 大表分片:支持按Hash等算法實(shí)現(xiàn)自動分片; 2. 自動路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復(fù)用:通過MySQL實(shí)例的連接池復(fù)用,大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來自:百科
對某個(gè)key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時(shí)候,使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會遇到性能瓶頸,造成較大的時(shí)延。 使用分布式緩存服務(wù)(D CS )的Redis版本,可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢在于: 數(shù)據(jù)保存在緩存中,讀寫速度非???。 提供字符串(String)、來自:專題
融合分析業(yè)務(wù),一體化OLAP分析場景。主要應(yīng)用于金融、政企、電商、能源等領(lǐng)域。 性價(jià)比高,使用場景廣泛。 支持冷熱數(shù)據(jù)分析,存儲、計(jì)算彈性伸縮,無限算力、無限容量等。 支持海量數(shù)據(jù)離線處理和交互查詢,數(shù)據(jù)規(guī)模大、復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘具有很好的性能優(yōu)勢。 IoT數(shù)倉 應(yīng)用性能監(jiān)控及物聯(lián)網(wǎng)IoT等實(shí)時(shí)分析場景。主要應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測、自動駕駛、系統(tǒng)監(jiān)控等行業(yè)。來自:專題
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推薦使用:磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 推薦原因: 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。 磁盤增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載。 5、高性能計(jì)算 適用場景:科學(xué)計(jì)算、基因工程、游戲動畫、生物制藥計(jì)算和存儲系統(tǒng)。來自:百科
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實(shí)時(shí):利用Kafka實(shí)現(xiàn)海量汽車的消息實(shí)時(shí)接入。 海量數(shù)據(jù)存儲:利用HBase實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲,并實(shí)現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)查詢。 分布式數(shù)據(jù)查詢:利用Spark實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分析查詢。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理通常用于異常檢測、欺詐識別、基于規(guī)則告警、業(yè)務(wù)流程監(jiān)控等場景,在數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)的過程中,對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。來自:百科
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