- python并行處理 內(nèi)容精選 換一換
-
易于使用:您可以在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建DIS數(shù)據(jù)通道,輕松的將數(shù)據(jù)放入通道中,并構(gòu)建用于數(shù)據(jù)處理的應(yīng)用程序。 成本低廉:DIS沒(méi)有前期成本,您只需要為實(shí)際使用的資源付費(fèi)即可。 并行處理:DIS可讓您用多個(gè)應(yīng)用程序同時(shí)處理同一個(gè)數(shù)據(jù)通道。例如,您可以讓一個(gè)應(yīng)用程序運(yùn)行實(shí)時(shí)分析,讓其他應(yīng)用程序從同一個(gè)DIS數(shù)據(jù)通道中將數(shù)據(jù)發(fā)送至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(Object來(lái)自:百科DWS數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) ,兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎,從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫(kù),其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 DWS與傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相比,主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì),可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問(wèn)題:來(lái)自:百科
- python并行處理 相關(guān)內(nèi)容
-
、開(kāi)放的數(shù)據(jù)源等。對(duì)象拓?fù)鋵⒅虚g的處理過(guò)程進(jìn)行排除,從對(duì)象角度反映業(yè)務(wù)關(guān)系。 業(yè)務(wù)場(chǎng)景自由編排 業(yè)務(wù)流提供了多種處理器組件,如分支判斷、并行處理,延時(shí)等,通過(guò)在數(shù)據(jù)集成任務(wù)和API加入不同的組件,實(shí)現(xiàn)靈活的業(yè)務(wù)編排,可以應(yīng)對(duì)不同的邏輯業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 使用業(yè)務(wù)流實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成 單實(shí)例編排來(lái)自:百科DWS數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù),兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎,從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫(kù),其主要面向海量數(shù)據(jù)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)性來(lái)自:百科
- python并行處理 更多內(nèi)容
-
- SAP ABAP4 并行處理
- ABAP STARTING NEW TASK 并行處理
- Python3,掌握這幾種并行處理,輕輕松松提升for循環(huán)速度。
- 通過(guò)并行處理的方式提升程序的效率
- 掌握并行處理:理解并構(gòu)建自己的線程池
- 如何在 Java 中處理大數(shù)據(jù):從分布式到并行處理
- Java流操作解析:深度剖析中間操作、終端操作與并行處理機(jī)制
- 如何在華為云上實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的分布式計(jì)算和并行處理
- 解決TypeError: map() got an unexpected keyword argument 'num_threa
- 關(guān)于 Python 在 for 循環(huán)里處理大數(shù)據(jù)的一些推薦方法