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    來(lái)自：專(zhuān)題
    傳統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲(chǔ)態(tài)加密， GaussDB 作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，還實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)
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  • ，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過(guò)指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Spark Spark 時(shí)間：2020-10-30 15:50:39 Spark是一個(gè)開(kāi)源的，并行數(shù)據(jù)處理框架，能夠幫助用戶(hù)簡(jiǎn)單的開(kāi)發(fā)快速，統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行，協(xié)處理，流式處理，交互式分析等等。 Spark提供了一個(gè)快速的計(jì)算，寫(xiě)入，以及交互式查詢(xún)的
    來(lái)自：百科
    正式推出了Ustore存儲(chǔ)引擎、基于Paxos協(xié)議的DCF高可用組件等多個(gè)重大內(nèi)核新特性，為企業(yè)級(jí)用戶(hù)打造了穩(wěn)定高性能的存儲(chǔ)引擎、高可用的內(nèi)核能力。 GaussDB 正式推出了Ustore存儲(chǔ)引擎、基于Paxos協(xié)議的DCF高可用組件等多個(gè)重大內(nèi)核新特性，為企業(yè)級(jí)用戶(hù)打造了穩(wěn)定高性能的存儲(chǔ)引擎、高可用的內(nèi)核能力。
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    ，每個(gè)DN（Data Node）會(huì)按照?qǐng)?zhí)行計(jì)劃的要求去處理數(shù)據(jù)。 GaussDB 分布式執(zhí)行框架示意圖 因?yàn)閿?shù)據(jù)是通過(guò)一致性Hash技術(shù)均勻分布在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此DN在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，可能需要從其他DN獲取數(shù)據(jù)，GaussDB提供了三種stream流（廣播流、聚合流和重分布流）來(lái)
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    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 SparkSQL是Spark中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的模塊。在Spark應(yīng)用中，可以無(wú)縫地使用SQL語(yǔ)句亦或是DataSet
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    ，每個(gè)DN（Data Node）會(huì)按照?qǐng)?zhí)行計(jì)劃的要求去處理數(shù)據(jù)。 GaussDB 分布式執(zhí)行框架示意圖 因?yàn)閿?shù)據(jù)是通過(guò)一致性Hash技術(shù)均勻分布在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此DN在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，可能需要從其他DN獲取數(shù)據(jù)，GaussDB提供了三種stream流（廣播流、聚合流和重分布流）來(lái)
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    Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark，也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL作業(yè)， DLI 在開(kāi)源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造，不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口，性能較開(kāi)源提升了2
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Spark實(shí)現(xiàn)車(chē)主駕駛行為分析 基于Spark實(shí)現(xiàn)車(chē)主駕駛行為分析 時(shí)間：2020-12-02 11:15:56 本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi)，車(chē)主急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 規(guī)則引擎 規(guī)則引擎 時(shí)間：2020-10-30 14:22:00 規(guī)則引擎指設(shè)置對(duì)設(shè)備Topic的訂閱規(guī)則，以獲取所需的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)。LINK獲取的設(shè)備消息數(shù)據(jù)可以發(fā)送給其他服務(wù)消費(fèi)，例如 人臉識(shí)別 閘機(jī)場(chǎng)景中，設(shè)備獲取到的人臉信息有LINK收集，然后發(fā)送給人臉識(shí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句 時(shí)間：2020-11-24 15:57:34 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù) （MapReduce
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    活使用以及業(yè)務(wù)容災(zāi)等目的。 AI容器：面向AI計(jì)算的容器服務(wù)，采用華為云高性能GPU計(jì)算實(shí)例，并支持多容器共享GPU資源，在AI計(jì)算性能上比通用方案提升3-5倍以上，并大幅降低了AI計(jì)算的成本。 云容器引擎 CCE 云容器引擎（Cloud Container Engine）提供高
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Astro低代碼+DeepSeek雙引擎驅(qū)動(dòng)， 解鎖高效、靈活、安全的AI場(chǎng)景創(chuàng)新 華為云Astro低代碼+DeepSeek雙引擎驅(qū)動(dòng)， 解鎖高效、靈活、安全的AI場(chǎng)景創(chuàng)新 時(shí)間：2025-03-27 17:50:33 隨著當(dāng)前人工智能技術(shù)的不斷成熟與普
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    GaussDB引擎 GaussDB引擎 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) ，又稱(chēng)為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持優(yōu)異的分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)等企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)特性。
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