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- hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)優(yōu)化架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化還是華為云CDN更靠譜 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化還是華為云CDN更靠譜 時(shí)間：2022-10-26 10:33:56 【華為云CDN最新活動(dòng)】 企業(yè)主：“每周一次的數(shù)據(jù)庫(kù)完整備份讓我十分頭疼，因?yàn)閺墓镜臄?shù)據(jù)中心傳輸?shù)絻?nèi)網(wǎng)存儲(chǔ)的速度非常慢！” 游戲玩家：“最近的網(wǎng)游體來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) Docker架構(gòu) Docker架構(gòu) 時(shí)間：2021-07-01 16:03:24 云服務(wù)器 云計(jì)算 容器云 云主機(jī) 云容器引擎 在Docker架構(gòu)中，各個(gè)組件如何協(xié)同工作？ 1、Docker Client：Docker是個(gè)采用的C/S架構(gòu)的應(yīng)用程序。Docker Client一般通過(guò)Docker來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle來(lái)自：百科![]()
桶是是 OBS 中存儲(chǔ)對(duì)象的容器。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來(lái)自：百科![]()
? 企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)和集成架構(gòu)發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分：應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程和集成架構(gòu)發(fā)展歷程。應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)，將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu)，最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作 Docker架構(gòu) Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構(gòu)建來(lái)自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云性能測(cè)試服務(wù)：快速定位優(yōu)化性能問(wèn)題 云性能測(cè)試服務(wù)：快速定位優(yōu)化性能問(wèn)題 時(shí)間：2020-12-16 14:46:10 云性能測(cè)試服務(wù)CPTS專注于應(yīng)對(duì)云上應(yīng)用壓力測(cè)試場(chǎng)景，提供一站式解決方案。本課程教你玩轉(zhuǎn)性能測(cè)試，預(yù)判未來(lái)。 課程簡(jiǎn)介 內(nèi)容包括云性能測(cè)試來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)的性能優(yōu)化工作的場(chǎng)景有哪些 常見(jiàn)的性能優(yōu)化工作的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場(chǎng)景： 1.上線優(yōu)化或未達(dá)到性能期望的性能優(yōu)化； 2.響應(yīng)速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化； 3.系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化（應(yīng)急處理）；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)手段 時(shí)間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計(jì)算 鯤鵬Docker平臺(tái)性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見(jiàn)下表。 文中課程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 介紹 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器介紹 時(shí)間：2020-03-28 16:51:27 云服務(wù)器 內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器典型代表型號(hào)包括：M6型彈性云服務(wù)器、M3ne型彈性云服務(wù)器、M3型彈性云服務(wù)器、M2型彈性云服務(wù)器、M1型彈性云服務(wù)器 M6型彈性云服務(wù)器搭載第二代英特爾®來(lái)自：百科![]()
MRS 可以做什么 MRS可以做什么 時(shí)間：2020-09-24 09:48:11 MRS基于開(kāi)源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，可解決各大企業(yè)的以下需求：來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Nova的架構(gòu)原理 Nova的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 20:43:20 云計(jì)算 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目，作為OpenStack最核心的項(xiàng)目，負(fù)責(zé)虛擬機(jī)生命周期管理和其他計(jì)算資源生命周期管理。 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前，從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問(wèn)題是必不可少的環(huán)節(jié)，也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素，學(xué)習(xí)本課程，將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來(lái)承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-09 09:44:05 各行各業(yè)的研究者正在創(chuàng)造性地使用容器等云原生技術(shù)，推動(dòng)資源調(diào)度、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等各領(lǐng)域的發(fā)展。在IT工業(yè)界蓬勃發(fā)展的云原生技術(shù)浪潮中，探討云原生技術(shù)對(duì)于IT行業(yè)的重大來(lái)自：百科![]()
分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來(lái)自：百科![]()
利用率大幅提升，綜合分析成本降低50%。 同時(shí)通過(guò)高性能的計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)，打破存算一體架構(gòu)并行計(jì)算的限制，最大化發(fā)揮對(duì)象存儲(chǔ)的高帶寬、高并發(fā)的特點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率和并行計(jì)算深度優(yōu)化（元數(shù)據(jù)操作、寫入算法優(yōu)化等），實(shí)現(xiàn)性能提升。 4. MRS支持自研CarbonData和自研超級(jí)調(diào)度器Superior來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫(kù) DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺(tái)； DAS Consoles：DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 的統(tǒng)一入口，在Console來(lái)自：百科
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