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  • 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)工作原理 內(nèi)容精選 換一換
  • G寫了文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù),下一時(shí)刻云服務(wù)器 B又向區(qū)域 E和區(qū)域 G寫了自己的元數(shù)據(jù),則云服務(wù)器 A寫入的數(shù)據(jù)將會(huì)被替換,隨后讀取區(qū)域 G的元數(shù)據(jù)時(shí)即會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。 數(shù)據(jù)緩存導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致 當(dāng)一個(gè)共享云硬盤同時(shí)掛載給兩臺(tái)云服務(wù)器時(shí),若云服務(wù)器 A上的應(yīng)用讀取區(qū)域 R和區(qū)域 G的數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)記錄在緩存中,此時(shí)云服務(wù)器
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    配。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake Insight,簡(jiǎn)稱DLI)是完全兼容Apache 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
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  • 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)工作原理 相關(guān)內(nèi)容
  • 院 OpenStack原理及在華為云中的應(yīng)用 OpenStack是一個(gè)云操作系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)中心可控制大型的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源池。所有的管理通過前端界面管理員就可以完成,同樣也可以通過web接口讓最終用戶部署資源。通過本課程,學(xué)習(xí)OpenStack架構(gòu)原理及其在華為云中的應(yīng)用。
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    計(jì)算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapRe
    來自:專題
  • 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)工作原理 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)例行維護(hù)工作的主要內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)例行維護(hù)工作的主要內(nèi)容 時(shí)間:2021-07-01 16:47:56 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫(kù)例行維護(hù)工作分為數(shù)據(jù)庫(kù)故障處理與數(shù)據(jù)庫(kù)健康巡檢兩個(gè)部分,應(yīng)當(dāng)把各項(xiàng)工作制定較為嚴(yán)格的工作計(jì)劃,按計(jì)劃執(zhí)行,排查風(fēng)險(xiǎn),保證數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)安全高效地運(yùn)行。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 工作項(xiàng) 工作項(xiàng) 時(shí)間:2020-12-14 20:02:04 工作項(xiàng)(Work Item)為項(xiàng)目所計(jì)劃或需跟蹤的所有事項(xiàng),可清楚識(shí)別或分離的項(xiàng)目的一部分。有不同類型,如任務(wù)、缺陷、風(fēng)險(xiǎn)等,用來確定每個(gè)工作、交付產(chǎn)品等的狀態(tài)。 鏈接:https://support
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    時(shí)間:2020-11-09 16:33:17 簡(jiǎn)介 Fluentd是一個(gè)最初由Treasure Data開發(fā)的跨平臺(tái)的開源數(shù)據(jù)收集軟件項(xiàng)目,它是用于結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的大數(shù)據(jù)工具。與Apache Kafka一樣,它分析事件日志,應(yīng)用程序日志和點(diǎn)擊流。 配置流程 1. 配置安裝環(huán)境:安裝Ruby。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)的準(zhǔn)備工作 使用數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)的準(zhǔn)備工作 時(shí)間:2020-09-04 10:21:40 使用數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)之前,您需要注冊(cè)華為云賬號(hào),進(jìn)行實(shí)名認(rèn)證并進(jìn)行服務(wù)授權(quán)。 說明: 注冊(cè)華為云后,如果需要對(duì)DLI資源進(jìn)行精細(xì)管理,請(qǐng)使用 IAM 服務(wù)創(chuàng)建I
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    大小的數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互式分析查詢。其主要應(yīng)用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢等場(chǎng)景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)甚至專有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。一
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    HBase是一個(gè)開源的、面向列(Column-Oriented)、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。 HBase以表的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。表中的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)Region,并由Master分配給對(duì)應(yīng)的RegionServer進(jìn)行管理。
    來自:百科
    HBase是一個(gè)開源的、面向列(Column-Oriented)、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。 HBase以表的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。表中的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)Region,并由Master分配給對(duì)應(yīng)的RegionServer進(jìn)行管理。
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    1、高度可擴(kuò)展性和可伸縮性 隨著數(shù)據(jù)獲取手段的自動(dòng)化,多樣化和智能化,導(dǎo)致數(shù)據(jù)量急劇增大。 2、數(shù)據(jù)類型多樣和異構(gòu)處理能力 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 文本到圖形圖像,音頻視頻等多媒體數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)、隊(duì)列數(shù)據(jù) 3、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性要求 傳感、網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)發(fā)展對(duì)于數(shù)據(jù)快速流入和處理,實(shí)時(shí)性方面提出了更高要求。
    來自:百科
    ,助力企業(yè)客戶靈活構(gòu)建大規(guī)模、高性能、高可靠的云上云下網(wǎng)絡(luò)。 立即購(gòu)買 企業(yè)交換機(jī)工作原理 企業(yè)交換機(jī)的工作原理如圖1所示,詳細(xì)說明請(qǐng)參見表1。 圖1 企業(yè)交換機(jī)工作原理 表1 企業(yè)交換機(jī)工作原理說明 云平臺(tái)提供了多種實(shí)例類型供您選擇,不同類型的實(shí)例可以提供不同的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能
    來自:專題
    院 OpenStack原理及在華為云中的應(yīng)用 OpenStack是一個(gè)云操作系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)中心可控制大型的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等資源池。所有的管理通過前端界面管理員就可以完成,同樣也可以通過web接口讓最終用戶部署資源。通過本課程,學(xué)習(xí)OpenStack架構(gòu)原理及其在華為云中的應(yīng)用。
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    云知識(shí) Hive基本原理 Hive基本原理 時(shí)間:2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義
    來自:百科
    建議搭配使用: 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS+數(shù)據(jù)接入服務(wù)DIS+數(shù)據(jù)湖探索DLI+IoT平臺(tái)+對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 圖1 IoT設(shè)備監(jiān)控 消息日志類數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢 應(yīng)用場(chǎng)景: 消息數(shù)據(jù)、報(bào)表數(shù)據(jù)、推薦類數(shù)據(jù)、風(fēng)控類數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化結(jié)構(gòu)化的KeyValue數(shù)據(jù)均可以存儲(chǔ)和查詢。 優(yōu)勢(shì):
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    關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和二進(jìn)制數(shù)據(jù)從而形成一個(gè)集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容納所有形式的數(shù)據(jù)。 來自華為全球產(chǎn)業(yè)展望(GIV)報(bào)告顯示,到2025年,全球企業(yè)應(yīng)用云化率將達(dá) 85%,AI 利用率達(dá)86%,數(shù)據(jù)利用率將劇增至80%,全球年數(shù)據(jù)增量將快速增長(zhǎng)到2025年
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    時(shí)間:2020-10-30 15:46:42 HBase是一個(gè)開源的、面向列(Column-Oriented)、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。 存儲(chǔ)在HBase中的表的典型特征: 大表(BigTable):一個(gè)表可以有上億行,上百萬列
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    時(shí)間:2020-09-23 15:54:43 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)使用HBase來承接,HBase是一個(gè)開源的、面向列(Column-Oriented)、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。更多關(guān)于HBase的信息,請(qǐng)參見:https://hbase
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    200ms,則傳輸時(shí)延就降到原來的25%,從而大幅度提升用戶體驗(yàn)。 CDN 內(nèi)容動(dòng)態(tài)分發(fā)基本的原理如下:通過CDN眾多節(jié)點(diǎn)找到一條最快的路由,去源站點(diǎn)取數(shù)據(jù)從而達(dá)到對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)站加速,再配合數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),可以將動(dòng)態(tài)網(wǎng)站的訪問速度提高10倍甚至100倍。另外,動(dòng)態(tài)網(wǎng)站的頁(yè)面內(nèi)容一般是由靜
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    工作負(fù)載 工作負(fù)載 工作負(fù)載是在Kubernetes上運(yùn)行的應(yīng)用程序。云容器引擎CCE提供基于Kubernetes原生類型的容器部署和管理能力,支持容器工作負(fù)載部署、配置、監(jiān)控、擴(kuò)容、升級(jí)、卸載、服務(wù)發(fā)現(xiàn)及負(fù)載均衡等生命周期管理。 工作負(fù)載是在Kubernetes上運(yùn)行的應(yīng)用程序
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