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  • hdfs存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫 內(nèi)容精選 換一換
  • 云知識 數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn) 時間:2020-07-28 11:15:59 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫的基本特征是:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化, 數(shù)據(jù)共享度高,冗余度低,易于擴(kuò)展; 數(shù)據(jù)獨(dú)立性高。 結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了整體數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化,這是數(shù)據(jù)庫的最主要的特征之一。這里所說的“整體”結(jié)構(gòu)化,是指在
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    的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、 數(shù)據(jù)倉庫 資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu)數(shù)據(jù)庫遷移工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL腳本遷移到 GaussDB (DWS)。
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  • hdfs存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫 相關(guān)內(nèi)容
  • 元數(shù)據(jù)區(qū)域:元數(shù)據(jù)區(qū)域負(fù)責(zé)存儲整個數(shù)據(jù)庫的所有元數(shù)據(jù)信息。 2)多模式 數(shù)據(jù)庫多模型多模型意味著同一數(shù)據(jù)庫支持多個存儲引擎,它們可以同時滿足應(yīng)用程序中結(jié)構(gòu)化,半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理要求。 一般而言,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)專門指表單類型的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)。典型應(yīng)用包括銀行核心交易等傳統(tǒng)業(yè)務(wù);而半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是在諸
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    MRS 支持存算分離,大幅提升大數(shù)據(jù)集群資源利用率。 針對傳統(tǒng)算一體大數(shù)據(jù)架構(gòu)中擴(kuò)容困難、資源利用率低等問題,MRS采用計算存儲分離架構(gòu),存儲基于公有云對象存儲實(shí)現(xiàn)11個9的高可靠,無限容量,支撐企業(yè)數(shù)據(jù)量持續(xù)增長;計算資源支持0~N彈性擴(kuò)縮,百節(jié)點(diǎn)快速發(fā)放。算分離后,計算節(jié)點(diǎn)可實(shí)現(xiàn)真正的極致彈性伸
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  • hdfs存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫 更多內(nèi)容
  • customer_t2; 行表和列表的選擇 更新頻繁程度 數(shù)據(jù)如果頻繁更新,選擇行表。 插入頻繁程度 頻繁的少量插入,選擇行表。一次插入大批量數(shù)據(jù),選擇列表。 表的列數(shù) 表的列數(shù)很多,選擇列表。 查詢的列數(shù) 如果每次查詢時,只涉及了表的少數(shù)(<50%總列數(shù))幾個列,選擇列表。 壓縮率
    來自:專題
    TABLE customer_t2; 云數(shù)據(jù)庫GaussDB 行表和列表的選擇 特點(diǎn) 方案 更新頻繁程度 數(shù)據(jù)如果頻繁更新,選擇行表。 插入頻繁程度 頻繁的少量插入,選擇行表。一次插入大批量數(shù)據(jù),選擇列表。 表的列數(shù) 表的列數(shù)很多,選擇列表。 查詢的列數(shù) 如果每次查詢時,只
    來自:專題
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點(diǎn) 時間:2020-07-30 09:24:10 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點(diǎn): 1.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了整體數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化,這是數(shù)據(jù)庫的最主要的特征之一。這里所說的“整體”結(jié)構(gòu)化,是指在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不再僅針對某個應(yīng)用,而是
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    System),其中一個組件是HDFS。HDFS有高容錯性的特點(diǎn),并且設(shè)計用來部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù),適合那些有著超大數(shù)據(jù)集(large data set)的應(yīng)用程序。HDFS放寬了(relax)P
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    GaussDB助力華為消費(fèi)者云實(shí)現(xiàn)智慧化業(yè)務(wù)運(yùn)營 時間:2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn): 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺,集中存儲和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù),采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫混搭架構(gòu),面臨如下挑戰(zhàn): 1. 業(yè)務(wù)飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)年增長30%以上; 2. 用戶智慧化體驗要求數(shù)據(jù)分析平臺提供實(shí)時分析能力;
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    從海量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)并分析敏感數(shù)據(jù)使用情況,基于數(shù)據(jù)識別引擎,對其儲存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(RDS)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(OBS)進(jìn)行掃描、分類、分級,解決數(shù)據(jù)“盲點(diǎn)”,以此做進(jìn)一步安全防護(hù)。 從海量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)并分析敏感數(shù)據(jù)使用情況,基于數(shù)據(jù)識別引擎,對其儲存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(RDS)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(OBS)進(jìn)行掃描、分類、分級,
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    customer_t2; 行表和列表的選擇 更新頻繁程度 數(shù)據(jù)如果頻繁更新,選擇行表。 插入頻繁程度 頻繁的少量插入,選擇行表。一次插入大批量數(shù)據(jù),選擇列表。 表的列數(shù) 表的列數(shù)很多,選擇列表。 查詢的列數(shù) 如果每次查詢時,只涉及了表的少數(shù)(<50%總列數(shù))幾個列,選擇列表。 壓縮率
    來自:專題
    多個領(lǐng)域。 已連續(xù)兩年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限,具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級可靠性。 傳統(tǒng)數(shù)倉替換 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫或數(shù)倉產(chǎn)品面臨數(shù)據(jù)不下、查不出、擴(kuò)容難、成本高的痛點(diǎn)。GaussDB(DWS)作為新一代全場景數(shù)據(jù)倉庫,具備極致性能、高擴(kuò)展、極簡易用、一站式分析
    來自:專題
    ZooKeeper和HDFS的關(guān)系 ZooKeeper和HDFS的關(guān)系 ZKFC(ZKFailoverController)作為一個ZooKeeper集群的客戶端,用來監(jiān)控NameNode的狀態(tài)信息。ZKFC進(jìn)程僅在部署了NameNode的節(jié)點(diǎn)中存在。HDFS NameNode的
    來自:專題
    Hadoop分布式文件系統(tǒng) 時間:2020-12-15 11:15:53 HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。HDFS針對的使用場景是數(shù)據(jù)讀寫具有“一次寫,多次讀”的特征,而數(shù)據(jù)“寫”操
    來自:百科
    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)到半結(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) 流數(shù)據(jù)、隊列數(shù)據(jù) 3、數(shù)據(jù)處理時效性要求 傳感、網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)發(fā)展對于數(shù)據(jù)快速流入和處理,實(shí)時性方面提出了更高要求。 4、大數(shù)據(jù)時代來臨 傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫面對海量異構(gòu)、形式繁雜、高
    來自:百科
    整合數(shù)據(jù)安全全生命周期各階段狀態(tài),對外整體呈現(xiàn)云上數(shù)據(jù)安全態(tài)勢 了解詳情 云上全場景覆蓋 整合云上各類數(shù)據(jù)源,支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化類型數(shù)據(jù),支持云原生和E CS 自建場景 整合云上各類數(shù)據(jù)源,支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化類型數(shù)據(jù),支持云原生和ECS自建場景 了解詳情 無需安裝Agent 云原生數(shù)據(jù)安全平臺,無需安
    來自:專題
    在傳統(tǒng)零售向新零售的轉(zhuǎn)型中,企業(yè)普遍存在一些挑戰(zhàn): 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)1:進(jìn)銷環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)繁雜,團(tuán)隊難以統(tǒng)一實(shí)時查看和管理 連鎖門店業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存放零散,團(tuán)隊難以及時高效收集 數(shù)據(jù)匯總繁瑣,高層難以快速數(shù)據(jù)決策 使用石墨后:實(shí)現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)看板,高效跟蹤進(jìn)銷全流程 搭建供應(yīng)商及產(chǎn)品管理平臺,信息數(shù)據(jù)集中管理 多
    來自:云商店
    上,Hive僅用于離線分析場景,GaussDB(DWS)適用于在線分析場景及AD-Hoc(即席查詢)場景。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。該產(chǎn)品具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟
    來自:百科
    Impala主要特點(diǎn)如下: 支持Hive查詢語言(HiveQL)中大多數(shù)的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函數(shù)。 HDFS,HBase和對象存儲服務(wù)(OBS)存儲,包括: HDFS文件格式:基于分隔符的text file,Parquet,Avro,SequenceFile和RCFile。
    來自:百科
    功能描述 在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一個新的空白表,該表由命令執(zhí)行者所有。 注意事項 列表支持的數(shù)據(jù)類型請參考列表支持的數(shù)據(jù)類型。 列表不支持?jǐn)?shù)組。 列表不支持生成列。 列表不支持創(chuàng)建全局臨時表。 創(chuàng)建列表的數(shù)量建議不超過1000個。 如果在建表過程中數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)生故障,系統(tǒng)
    來自:專題
    了計算下推的能力。 多源異構(gòu) 協(xié)同分析既支持Hive、GaussDB等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,也支持HBase等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。 全局元數(shù)據(jù) 對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源HBase,提供映射表方式將非結(jié)構(gòu)化SCHEMA映射成結(jié)構(gòu)化SCHEMA,實(shí)現(xiàn)HetuEngine對HBase的無差別SQL訪問;對于數(shù)據(jù)源信息,提供全局管理。
    來自:專題
總條數(shù):105