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数据持久度 数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中
GaussDB(DWS)热数据存储和冷数据存储的区别？ 热数据存储和冷数据存储最大的区别在于存储介质不同： 热数据存储是直接将频繁被查询或更新，对访问的响应时间要求很高的热数据存储在DN数据盘中。 冷数据存储将不更新，偶尔被查询，对访问的响应时间要求不高的冷数据存储在OBS中。 因为其存储介质的不
如何保障数据库高可用 云数据库 GeminiDB采用计算存储分离架构，集群下多个数据库实例访问下层共享分布式存储，整体的故障有计算节点故障、存储节点故障两类。 图1 原理图 当计算节点故障，由于下层共享存储，其余非故障节点不需要进行数据恢复，直接接管业务，可提供秒级的故障切换，加
视频背景降噪不闪动，保护人眼，实时美颜。 4K全高清数据协作 数据会议4K高清，动态背景标注。 远程控制鼠标低延迟、抗网损，鼠标延迟优化进200ms以内，20%丢包+150ms延迟+50ms抖动，数据共享鼠标形状同步。 新一代数据高清编解码器，图像细节表现加精准，文字边缘更清晰。
GaussDB(for Redis)是华为云自研产品，兼容Redis协议，是国内唯一采用存算分离的强一致NoSQL。
五节课掌握华为云数仓硬核技能第二场，让你一节课轻松掌握PB级数仓性能调优关键能力，包括分布式架构详解，分布式查询流程，调优基本原则，静态及动态调优等。
大数据技术应用于大数据系统端到端的各个环节，包括数据接入、数据预处理、数据存储、数据处理、数据可视化、数据治理，以及安全和隐私保护等。 （1）数据接入。大数据系统需要从不同应用和数据源（如互联网、物联网等）进行离线或实时的数据采集、传输、分发。为了支持多种应用和数据类型，大数据系
【Python编程创造营】直播课NO.3 Python在手，数据如何轻松带走 本次直播结合华为云微认证，帮助你了解Python是如何成为网络爬虫，助你“稳准快”地获取到想要的数据！ 报名训练营 Python在手，数据如何轻松带走 Python在手，数据如何轻松带走 马上登录，观看直播 已有华为云账号，即刻登录
华为云数仓，企业数字化转型最佳伙伴 0元体验 优惠 云数据库618大促 全场19.9元起，数据上云大礼包 立即购买 热门 云数据库免费试用 快速实现数据库高可靠、高性能 0元体验 热门 GaussDB新品推出 企业级云原生分布式数据库 了解详情 爆款 政务智能体 实现深度协同的城市智能中枢 了解详情 新品 AI开发平台ModelArts
Processing)大规模并行处理引擎，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 一、开通服务 1.访问GaussDB
认”。 接入数据源。 配置ROMA Connect接入业务系统的数据库，确保可以正常从数据库读取数据。不同类型数据源的接入配置不同，此处以MySQL数据库为例，其他类型数据库请参考接入数据源。
数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性
心等待，当数据准备好时，你的魔法咒语 handleData 就会被触发，接收到你想要的数据。 function handleData(data) { console.log('收到数据：', data); } 当数据准备好时，你会看到控制台输出了你想要的数据，就像是魔法
在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。Spark的这种学术基因，使得它从一开始就在大数据领域建立了一定优势。无论是性能，还是方案的统一性，对比传统的Hadoop，优势都非常明显。Spark提供的基于RDD的一体化解决
网络攻击技术既是网络防御技术发展的动因，也是网络防御技术的防范对象。因此，要掌握网络安全技能，就应当系统全面地学习网络攻击与网络防御技术。全书共分13章，按照先介绍“攻击技术”后介绍“防御技术”的顺序进行组织，第1章至第8章讨论攻击技术，第9章至第13章讨论防御技术。“攻击技术
前几天，数据科学家Julia Silge在Stack Overflow官方博客上分享了一组分析数据，他在文中揭示了快速增长的技术，快速衰落的技术，稳步增长的技术。我们从中可以看到，2018年你学习什么技术最值钱! 文中数据来源于Stack Overflow 的提问标签，且相同的标签提问次数都不少于10000次。
流行的大数据技术有Hadoop, Storm, Hive、Spark等，这些都是大集群方案，适合有海量规模数据的巨大企业。实际上，流行的大数据技术通常也源自这类头部互联网企业。很多场景下，数据虽然也很多，但小集群甚至无集群就足够处理，远没多到这些巨大企业的规模，也没有那么多的硬件
布式数据库逐渐成为解决数据一致性的选择，目前分布式数据库产品已经比较成熟，支持ACID事务。 而GaussDB是一种高性能分布式数据库系统，针对大规模数据处理和高并发场景进行了优化。 它采用了列存储、分布式计算等先进技术，具有高吞吐量、低延迟的特点。 GaussDB适用于大规模
技术场景 大数据技术可分类如下： 存储 计算 资源管理 HDFS 最基本的存储技术。日常应用把通过各种渠道得到的数据，如关系数据库、日志、埋点、爬虫数据都存储到HDFS，供后续使用。 HBase NoSQL英杰，可划分到存储类别，它的底层存储也用到HDFS。 主要用途
主备从DN之间会建立流复制通道，包含日志复制以及数据页复制。一般来讲，数据页复制流比日志复制流IO小。 正常情况下，主备DN强同步数据、从备不工作（从备只存放备DN故障时同步到从备的Xlog数据和数据通道复制产生的数据）。数据在主DN操作时产生日志，事务提交时将日志同步给备机，
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