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- 分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和bi 內(nèi)容精選 換一換
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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 第8章 Flume海量日志聚合來(lái)自：百科介紹基于Pytorch引擎的多機(jī)多卡數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。 了解詳情 分布式訓(xùn)練代碼示例 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+GPU） 介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來(lái)啟動(dòng)PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對(duì)應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU）來(lái)自：專題
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Alpine鏡像 Alpine Linux的安裝鏡像和官方軟件包倉(cāng)庫(kù) Ubuntu-Releases鏡像 Ubuntu發(fā)行版安裝鏡像 Debian-Security鏡像 Debian軟件安全更新源 NetBSD鏡像 NetBSD的安裝鏡像和部分系統(tǒng)源碼 Kali鏡像 Kali Linux的官方軟件包倉(cāng)庫(kù)來(lái)自：專題來(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![]()
快速升級(jí)，降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等來(lái)自：百科![]()
Hadoop是一個(gè)開(kāi)源分布式計(jì)算平臺(tái)，可以充分利用集群的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理。企業(yè)自行部署Hadoop系統(tǒng)有成本高，周期長(zhǎng)，難運(yùn)維和不靈活等問(wèn)題。 針對(duì)上述問(wèn)題，華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （ MRS ），MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服來(lái)自：專題![]()
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說(shuō)明和狀態(tài)變更流程 EVS購(gòu)買來(lái)自：百科![]()
課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自：百科![]()
在網(wǎng)絡(luò)通信方面，除了提供SASL認(rèn)證，還借助虛擬私有云（VPC）和安全組等加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)控制。 無(wú)憂運(yùn)維 華為云提供一整套完整的監(jiān)控告警等運(yùn)維服務(wù)，故障自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和告警，避免7*24小時(shí)人工值守。RabbitMQ專享實(shí)例自動(dòng)上報(bào)相關(guān)監(jiān)控指標(biāo)，如分區(qū)數(shù)、主題數(shù)、堆積消息數(shù)等，并支持配置監(jiān)來(lái)自：百科![]()
從DWS集群導(dǎo)入數(shù)據(jù)到新集群 DWS 支持兩個(gè)GaussDB(DWS)集群之間的數(shù)據(jù)互訪互通。通過(guò)Foreign Table方式實(shí)現(xiàn)跨DWS集群的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和導(dǎo)入。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 基于GDS的跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過(guò)GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)集群之間的數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。來(lái)自：專題![]()
提供4G、8G、16G、32G、64G多種規(guī)格 擴(kuò)容/縮容 支持在線擴(kuò)容和縮容 支持在線擴(kuò)容和縮容 支持在線擴(kuò)容和縮容 備份恢復(fù) 主備和Proxy集群實(shí)例支持 主備、Proxy集群、Cluster集群和讀寫分離實(shí)例支持 主備 分布式緩存Redis和其他云服務(wù)關(guān)系 分布式緩存Redis服務(wù)在使用時(shí)與華為云其他服務(wù)來(lái)自：專題![]()
RabbitMQ引入鏡像隊(duì)列機(jī)制，將隊(duì)列鏡像到集群中的其他節(jié)點(diǎn)上，每一個(gè)鏡像隊(duì)列包含一個(gè)主隊(duì)列和多個(gè)從隊(duì)列，并分布在集群的不同節(jié)點(diǎn)上。 分布式消息服務(wù)RabbitMQ版 分布式消息隊(duì)列RabbitMQ 是100%兼容開(kāi)源RabbitMQ的云上消息隊(duì)列服務(wù)，支持廣播、事務(wù)消息、消息路由、死信隊(duì)列、優(yōu)先級(jí)隊(duì)列等來(lái)自：百科![]()
2、開(kāi)發(fā)測(cè)試 3、企業(yè)應(yīng)用，例如SAP、Microsoft Exchange和Microsoft SharePoint等 4、分布式文件系統(tǒng) 5、各類數(shù)據(jù)庫(kù)，例如：MongoDB、Oracle、SQL Server、MySQL和PostgreSQL等 云硬盤支持按需擴(kuò)容，最小擴(kuò)容步長(zhǎng)為1GB，單個(gè)磁盤可由10GB擴(kuò)展至32TB。來(lái)自：專題![]()
【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析； 結(jié)合BI工具，實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)可視化 。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)，統(tǒng)一分析，支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 創(chuàng)建邏輯庫(kù)和邏輯表 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件創(chuàng)建邏輯庫(kù)和邏輯表 時(shí)間：2020-11-23 14:50:43 本視頻主要為您介紹華為云分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件創(chuàng)建邏輯庫(kù)和邏輯表的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： DDM 實(shí)例創(chuàng)建后，需要?jiǎng)?chuàng)建邏輯庫(kù)，以邏輯庫(kù)為單位管理分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。來(lái)自：百科![]()
ms，適用于讀寫密集型應(yīng)用場(chǎng)景，例如高性能計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景，用來(lái)部署分布式文件系統(tǒng)，或者I/O密集型應(yīng)用場(chǎng)景，用來(lái)部署各類NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。 存儲(chǔ)池性能 存儲(chǔ)池性能的主要指標(biāo)有IO讀寫延時(shí)、IOPS和吞吐量。 IOPS：每秒進(jìn)行讀寫的操作次數(shù)。 吞吐量：每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量，即讀取和寫入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫延時(shí)來(lái)自：專題![]()
3、回顯信息中“messages_ready”和“messages_unacknowledged”都為0時(shí)，說(shuō)明消費(fèi)完成。 實(shí)施步驟（方案二：先遷移數(shù)據(jù)，然后同時(shí)切換生產(chǎn)和消費(fèi)） 1、在線下實(shí)例和線上實(shí)例都開(kāi)啟shovel插件，線上實(shí)例開(kāi)啟的方法請(qǐng)參見(jiàn)開(kāi)啟shovel插件。然后，在線下實(shí)例的RabbitMQ We來(lái)自：專題![]()
持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等場(chǎng)景，廣泛應(yīng)用于汽車、制造、零售、物流、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統(tǒng) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等場(chǎng)景，廣泛應(yīng)用于汽車、制造、零售、物流、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統(tǒng) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)交換平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)保留時(shí)間短，重算過(guò)程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)分離，靈活性差. 解決方案： 用DWS替換Teradata，分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展（已上線10000+作業(yè)）; 用DWS建立數(shù)據(jù)集市，企業(yè)級(jí)多租戶和資源隔離能力支持批量處理和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)的混合負(fù)載，已上線2000集市作業(yè); 客戶價(jià)值：來(lái)自：百科
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