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  • mpp分布式數(shù)據(jù)庫 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 分布式數(shù)據(jù)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 分布式數(shù)據(jù)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 時間: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)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: DDM 實例創(chuàng)建后,需要創(chuàng)建邏輯庫,以邏輯庫為單位管理分布式數(shù)據(jù)庫。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 3分鐘了解分布式數(shù)據(jù)庫中間件DDM 3分鐘了解分布式數(shù)據(jù)庫中間件DDM 時間:2024-03-28 10:06:45 分布式數(shù)據(jù)庫 最新文章 一張圖帶你了解華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件 分布式數(shù)據(jù)庫中間件哪些情況下使用? 相關(guān)推薦 產(chǎn)品概述:產(chǎn)品定義 恢復(fù)到新實例:操作步驟
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    來自:專題
    業(yè)務(wù)實測中, GaussDB 性能大幅度領(lǐng)先。 GaussDB優(yōu)勢:超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指
    來自:專題
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  • dcf_log_path_permission GaussDB產(chǎn)品圖解詳情 圖解GaussDB 認(rèn)識華為云GaussDB新一代企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫,涉及產(chǎn)品介紹、產(chǎn)品優(yōu)勢、產(chǎn)品功能、應(yīng)用場景等。 什么是云數(shù)據(jù)庫GaussDB GaussDB數(shù)據(jù)庫 是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)
    來自:專題
    GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 時間:2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點
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    DM管理控制臺進行數(shù)據(jù)庫運維與數(shù)據(jù)讀寫。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件介紹頁入口,詳情請點擊鏈接 分布式數(shù)據(jù)庫中間件成長地圖入口,詳情請點擊鏈接 下面通過“云圖說”,為您詳解DDM : 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 幫助文檔 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 分布式數(shù)據(jù)庫中間件(Distributed Database
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    華為云計算 云知識 什么是大規(guī)模并行處理 什么是大規(guī)模并行處理 時間:2021-04-02 14:50:21 大規(guī)模并行處理即MPP(Massively Parallel Processor )。 在數(shù)據(jù)庫非共享集群中,每個節(jié)點都有獨立的磁盤存儲系統(tǒng)和內(nèi)存系統(tǒng),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)庫
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    數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)架構(gòu) 時間:2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點
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    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)分析平臺提供實時分析能力; 3. 支持自主報表開發(fā)和可視化分析。
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    華為云計算 云知識 初識華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for openGauss),新一代企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫 初識華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for openGauss),新一代企業(yè)級分布式數(shù)據(jù)庫 時間:2021-05-14 14:55:32 云圖說 GaussDB(for openG
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    優(yōu)勢在底層不斷進行優(yōu)化,提升產(chǎn)品綜合性能。 開源生態(tài) GaussDB已經(jīng)支持開源社區(qū),并提供主備版版本下載。 高斯數(shù)據(jù)庫云備份 金融級分布式數(shù)據(jù)庫,性能提升54%。全面云化時代,云原生數(shù)據(jù)庫是承載企業(yè)核心交易型業(yè)務(wù)的堅強基石 高性能,高彈性 高性能,高彈性 高性能 分布式優(yōu)化器+
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    MR批處理;Spark內(nèi)存計算;Elk/Solr交互式分析;Storm流式計算; 2. YARN統(tǒng)一資源管理; 3. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲HDFS/HBase/MPP。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在????????????????????????????????華為云學(xué)院 鯤鵬BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件介紹
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    了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中,GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指
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    20:36:44 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫備份 云服務(wù)器 云計算 分布式數(shù)據(jù)庫中間件DDM( Distributed Database Middleware )與RDS結(jié)合,把當(dāng)今成熟的水平擴展分布式數(shù)據(jù)庫能力,以單機數(shù)據(jù)庫的體驗,帶給普通客戶。DDM具備如下核心優(yōu)勢: 1.數(shù)據(jù)庫SQL運算、事務(wù)能力;
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    12:22:30 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢之一,高性能,體現(xiàn)在如下的方面: 1. 云化分布式架構(gòu) GaussDB(DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。
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    異,主要體現(xiàn)在以下幾個方面: Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉庫,GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲,GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲,也可以通過外表的形式通過 OBS 進行存儲。 Hi
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    了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中,GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指
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    Service,簡稱DWS)是一種基于 云計算平臺 的提供PB級海量數(shù)據(jù)分析處理能力、可托管的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)。 2、DWS是采用Share-nothing架構(gòu)的MPP系統(tǒng),支持SQL 92,SQL 03標(biāo)準(zhǔn),具備完備的事務(wù)處理能力。 3、提供標(biāo)準(zhǔn)的JDBC、ODBC和gsql等多種客戶端工具,并兼容Postgres接口。
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    了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中,GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指
    來自:專題
    了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中,GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行,把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點;其次利用SMP算子級并行,將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算;最后通過指令級并行,實現(xiàn)1個指
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