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- 分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么 時(shí)間：2021-03-23 14:11:24 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)存儲(chǔ)采用云硬盤，具體情況請參考《云硬盤用戶指南》。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)的備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用對象存儲(chǔ)服務(wù)，不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關(guān)于文檔數(shù)據(jù)庫實(shí)例存來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù) 使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù) 時(shí)間：2020-11-24 11:07:54 本視頻主要為您介紹使用存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)復(fù)制數(shù)據(jù)的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 切換操作會(huì)改變保護(hù)組的容災(zāi)方向，將生產(chǎn)站點(diǎn)可用區(qū)的業(yè)務(wù)切換到容災(zāi)站點(diǎn)可用區(qū)，容災(zāi)站點(diǎn)可用區(qū)的業(yè)務(wù)切換到生產(chǎn)站點(diǎn)可用區(qū)。來自：百科
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Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 GaussDB (for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 時(shí)間：2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Mongo)通過以下這些特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新： 1. 存儲(chǔ)計(jì)算分離 存儲(chǔ)計(jì)算分別按需擴(kuò)展，降低成本；來自：百科的一套通過存儲(chǔ)和計(jì)算分離的方式，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的全棧數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)的解決方案。 存儲(chǔ)抽象層 （Storage Abstraction Layer） 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB將原始數(shù)據(jù)庫基于表文件的操作抽象為對應(yīng)分布式存儲(chǔ)，向下對接DFV，向上提供高效調(diào)度的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)語義，是數(shù)據(jù)庫高性能的核心。來自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)1.0的關(guān)鍵技術(shù)是什么 大數(shù)據(jù)1.0的關(guān)鍵技術(shù)是什么 時(shí)間：2021-05-24 09:20:33 大數(shù)據(jù) 在大數(shù)據(jù)1.0時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算，所以用到的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. 批處理計(jì)算框架MapReduce；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時(shí)間：2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
云知識(shí) 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 時(shí)間：2020-12-10 16:42:01 分布式數(shù)據(jù)庫中間件（ Distributed Database Middleware ，簡稱 DDM ），是一款分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。它兼容MySQL協(xié)議，采用存儲(chǔ)計(jì)算分離架構(gòu)的模式，使得存儲(chǔ)層、計(jì)來自：百科![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫行列混合存儲(chǔ) GaussDB數(shù)據(jù)庫行列混合存儲(chǔ) 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展能力，PB級海量存儲(chǔ)。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)2.0用到的關(guān)鍵技術(shù)有哪些 大數(shù)據(jù)2.0用到的關(guān)鍵技術(shù)有哪些 時(shí)間：2021-05-24 09:23:03 大數(shù)據(jù) 隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)2.0需要對海量，多樣化，高并發(fā)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，交互式查詢。包含的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. MR批處理；Spar來自：百科![]()
云知識(shí) 云平臺(tái)安全-數(shù)據(jù)安全相關(guān)技術(shù)介紹 云平臺(tái)安全-數(shù)據(jù)安全相關(guān)技術(shù)介紹 時(shí)間：2021-03-26 11:56:08 云服務(wù)器 云計(jì)算 網(wǎng)絡(luò)安全 安全服務(wù) 應(yīng)用安全 云平臺(tái)的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)隔離配合訪問控制、傳輸通道加密、存儲(chǔ)加密、安全銷毀等技術(shù)手段保證了用戶數(shù)據(jù)全生命周期的安全。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 技術(shù)速遞 | 分布式政企應(yīng)用如何快速實(shí)現(xiàn)云原生的微服務(wù)架構(gòu)改造 技術(shù)速遞 | 分布式政企應(yīng)用如何快速實(shí)現(xiàn)云原生的微服務(wù)架構(gòu)改造 時(shí)間：2023-04-07 11:38:30 云計(jì)算 混合云 VPC 微服務(wù)引擎CSE 入口 在以往的文章《云原生微服務(wù)治理技術(shù)朝無代理架構(gòu)的來自：百科![]()
性和可復(fù)用性。 2. 數(shù)據(jù)一致性和事務(wù)處理：采用事件驅(qū)動(dòng)和分布式事務(wù)等技術(shù)，解決微服務(wù)架構(gòu)中的數(shù)據(jù)一致性和事務(wù)處理問題。 3. 服務(wù)治理和監(jiān)控：構(gòu)建統(tǒng)一的服務(wù)治理和監(jiān)控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)的注冊、發(fā)現(xiàn)、配置、熔斷、限流等功能。 4. 自動(dòng)化運(yùn)維：利用云原生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的自動(dòng)化部署、監(jiān)控和運(yùn)維，提高運(yùn)維效率和質(zhì)量。來自：百科![]()
理和訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 OBS ：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算分離，集群存儲(chǔ)成本低，存儲(chǔ)量不受限制，并且集群可以隨時(shí)刪除，但計(jì)算性能取決于OBS訪問性能，相對HDFS有所下降，建議在數(shù)據(jù)計(jì)算不頻繁場景下使用。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算不分離，集群成本較高，計(jì)算性能高，但存儲(chǔ)量受磁盤空來自：百科![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自：專題![]()
GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展，海量存儲(chǔ) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴(kuò)展，海量存儲(chǔ) 時(shí)間：2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說，輕資產(chǎn)，快速擴(kuò)容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)力。行業(yè)痛點(diǎn)：無法預(yù)測用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，業(yè)務(wù)高峰時(shí)客戶體驗(yàn)會(huì)受到影響，甚至要停服擴(kuò)容。來自：百科![]()
Q：RDS存儲(chǔ)的存儲(chǔ)配置是什么？ 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)采用云硬盤，關(guān)于云硬盤具體信息，請參見《云硬盤用戶指南》。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用對象存儲(chǔ)服務(wù)，不占用用戶購買的數(shù)據(jù)庫空間。關(guān)于華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫實(shí)例存儲(chǔ)的硬件配置，請參見《對象存儲(chǔ)服務(wù)用戶指南》。 Q：數(shù)據(jù)超過了RDS實(shí)例的最大存儲(chǔ)容量怎么辦？來自：百科![]()
析平臺(tái) 數(shù)據(jù)湖治理中心 數(shù)據(jù)湖治理中心(DGC)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運(yùn)營平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)可視化等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座，幫助企業(yè)客戶快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 數(shù)據(jù)接入服務(wù) 數(shù)據(jù)接入服務(wù)（Data來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術(shù)怎樣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時(shí)間：2020-08-25 15:09:48 存儲(chǔ)系統(tǒng)的每個(gè)物理磁盤上都保存了多個(gè)數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲(chǔ)在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)存儲(chǔ)系統(tǒng)檢測到硬件（服務(wù)器或者物理磁盤）來自：百科![]()
ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 Model來自：專題![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)是否采用了并發(fā)技術(shù) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)是否采用了并發(fā)技術(shù) 時(shí)間：2021-03-23 15:58:19 并發(fā)技術(shù)是提升性能的關(guān)鍵技術(shù)，DRS在多個(gè)環(huán)節(jié)采用了并發(fā)技術(shù)，總體可以分為兩個(gè)大類并發(fā)技術(shù)：讀寫類并發(fā)和線程類并發(fā)。 讀寫類并發(fā) 為了提升全量階段歷史數(shù)據(jù)的搬遷，來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術(shù)特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術(shù)特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-24 09:18:07 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)3.0包括以下這些關(guān)鍵技術(shù)： 1. 認(rèn)知計(jì)算：人工智能、知識(shí)探索、發(fā)現(xiàn)和管理 2. 融合數(shù)據(jù)處理平臺(tái)：Spark / Data Intensive來自：百科
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