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數(shù)據(jù)一致性表示當(dāng)應(yīng)用成功寫入一份數(shù)據(jù)到存儲(chǔ)系統(tǒng)時(shí),存儲(chǔ)系統(tǒng)中的3個(gè)數(shù)據(jù)副本必須一致。當(dāng)應(yīng)用無(wú)論通過(guò)哪個(gè)副本再次讀取這些數(shù)據(jù)時(shí),該副本上的數(shù)據(jù)和之前寫入的數(shù)據(jù)都是一致的。 云硬盤三副本技術(shù)主要通過(guò)以下機(jī)制確保數(shù)據(jù)一致性: 寫入數(shù)據(jù)時(shí),同時(shí)在3個(gè)副本執(zhí)行寫入操作 當(dāng)應(yīng)用寫入數(shù)據(jù)時(shí),存儲(chǔ)系統(tǒng)會(huì)來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) MRS 高級(jí)工程師課程 MRS高級(jí)工程師課程 時(shí)間:2020-12-10 11:07:40 MapReduce服務(wù) (MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)一站式大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、St來(lái)自:百科
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處理突發(fā)的高峰流量,無(wú)需擔(dān)心擴(kuò)容不及時(shí)帶來(lái)問(wèn)題 低成本 資源彈性伸縮,按需付費(fèi) 高可用 設(shè)計(jì)規(guī)格為99.995%可用性,滿足業(yè)務(wù)連續(xù)性的要求 建議搭配使用 MapReduce服務(wù) 彈性云服務(wù)器 E CS 數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES 數(shù)據(jù)湖探索 DLI NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)/ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 適用于讀寫密集型應(yīng)用場(chǎng)景,部署各類數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),如SQL來(lái)自:專題HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計(jì)算服務(wù):Hive的大部分?jǐn)?shù)據(jù)操作依賴MapReduce,HiveServer的主要功能是將HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù),從而完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive來(lái)自:百科
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降低應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間、節(jié)省公網(wǎng)流量。 高度兼容 目前, 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB兼容Cassandra協(xié)議、MongoDB協(xié)議、InfluxDB協(xié)議、Redis協(xié)議、DynamoDB協(xié)議。 易擴(kuò)展 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB作為基于計(jì)算存儲(chǔ)分離的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),可達(dá)到分鐘級(jí)計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展,秒級(jí)存儲(chǔ)擴(kuò)容。來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) FusionInsight 大數(shù)據(jù) FusionInsight大數(shù)據(jù) 時(shí)間:2020-10-30 15:49:29 華為FusionInsight MRS是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),對(duì)外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析能力。MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hado來(lái)自:百科
Influx接口,彈性擴(kuò)展、超高性能,全時(shí)序場(chǎng)景支持的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) 極致性能 海量時(shí)間線,寫入性能穩(wěn)定,大幅超出開(kāi)源實(shí)現(xiàn),支持每天萬(wàn)億條監(jiān)控指標(biāo)寫入,寫入性能線性擴(kuò)展度 > 80%,相同集群規(guī)模,寫入性能是開(kāi)源的2倍以上 技術(shù)優(yōu)勢(shì) 大規(guī)模并行分析架構(gòu),所有節(jié)點(diǎn)并行寫入,查詢語(yǔ)句在多節(jié)點(diǎn)及多核并發(fā)執(zhí)行,向量化查詢引擎,大數(shù)據(jù)量下查詢性能更好。來(lái)自:專題