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    時(shí)間:2020-09-24 09:48:11 MRS 基于開源軟件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: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) figlet有什么作用 figlet有什么作用 時(shí)間:2020-11-16 15:26:30 簡(jiǎn)介 figlet是一種用C語(yǔ)言編寫的可以將普通終端文本轉(zhuǎn)換為大字母的命令。 編譯和測(cè)試方式 1.編譯和安裝 CentOS 7.6中自帶figlet安裝包,直接使用yum命令安裝。
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    務(wù)的影響降到最低。 MRS也支持備份NameNode數(shù)據(jù)。 了解詳情 備份Hive業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 為了確保Hive日常用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全,或者系統(tǒng)管理員需要對(duì)Hive進(jìn)行重大操作(如升級(jí)或遷移等),需要對(duì)Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行備份,從而保證系統(tǒng)在出現(xiàn)異常或未達(dá)到預(yù)期結(jié)果時(shí)可以及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù),將對(duì)業(yè)務(wù)的影響降到最低。
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    TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。
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    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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) WebBench有什么作用 WebBench有什么作用 時(shí)間:2020-11-11 10:54:48 簡(jiǎn)介 WebBench是Linux中被廣泛使用的網(wǎng)站壓力測(cè)試工具,同時(shí)支持HTTPS靜態(tài)網(wǎng)站和動(dòng)態(tài)網(wǎng)站。 編譯和測(cè)試方式 1.選擇操作環(huán)境 本文選用華為鯤鵬云服務(wù)ECS
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 協(xié)同辦公有什么作用 協(xié)同辦公有什么作用 時(shí)間:2020-07-29 15:55:00 數(shù)字化辦公 協(xié)同辦公是利用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)、信息化,而提供給多人溝通、共享、協(xié)同一起辦公的一塊軟件,給辦公人員提供方便、快捷、降低成本,提高效率的一款在線軟件。 一,提升業(yè)務(wù)管理效率
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    操作,數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎
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