-
GaussDB数据库怎么转换类型_GaussDB安装_高斯数据库转换类型
B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。
来自：专题 -
GaussDB数据库云备份_华为GaussDB_高斯数据库云备份
B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。
来自：专题 -
删除桶的自定义域名DeleteBucketCustomdomain
-
GaussDB数据库如何定义变量_GaussDB怎么样_高斯数据库如何定义变量
B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。
来自：专题 -
GaussDB常用概念_产品介绍_高斯数据库常用概念-华为云
![]()
B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。
来自：专题 -
怎样选择弹性云服务器_ECS哪家强_华为ECS
-
大数据1.0的关键技术是什么
![]()
0的关键技术是什么 时间：2021-05-24 09:20:33 大数据 在大数据1.0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce； 2. 海量数据存储层HDFS/HBase。 文中课程 更多精彩课程
来自：百科 -
弹性云服务器的应用场景
![]()
推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于HDD的存储实例，默认配置最高10GE网络能力，提供较高的PPS性能和网络低延迟。最大可支持2
来自：百科 -
GaussDB数据库参数调优_GaussDB版本_高斯数据库参数调优
![]()
B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。
来自：专题 -
GaussDB数据库空间规格_GaussDB文档_高斯数据库空间规格
![]()
B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。
来自：专题 -
无共享架构的特点
![]()
各节点（处理单元）处理自己本地的数据，处理结果可以向上层汇总或者通过通信协议在节点间流转。 节点是相互独立的，扩展能力强。整个集群拥有强大的并行处理能力。 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 数据库介绍 本课程主要介绍什么是数据库、数据库的发展历史及关系型数据库架构和主要应用场景。
来自：百科 -
修改写对象UploadModifyObject
![]()
云主机 云计算 弹性伸缩 接口说明 修改写对象操作是指将指定文件桶内的一个对象从指定位置起修改为其他内容。 说明: 目前接口仅在并行文件系统支持,创建并行文件系统的方法详见请求示例4。 URL PUT https://obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/{object_key}
来自：百科 -
GaussDB数据库的使用现状_GaussDB最大的优势_高斯数据库的使用现状
![]()
B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。
来自：专题 -
大数据发展到现在，有什么技术特点
![]()
YARN：智能跨域数据中心资源管理 4. 智能跨域数据中心存储：HDFS / HBase / MPPDB 目前大数据的海量数据超过单机处理能力，分布式并行计算框架成为标准，高并发度成为加速性能关键。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院
来自：百科 -
计算加速型P2vs图形加速增强型弹性云服务器介绍
![]()
P2vs型弹性云服务器功能如下： 支持NVIDIA Tesla V100 GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础
来自：百科 -
函数流管理_编排无服务器_函数工作流 FunctionGraph-华为云
![]()
数用顺序、分支、并行等方式轻松编排成一个完整的应用，并提供监控和管理平台，用于诊断和调试应用。 函数流是一个面向无服务器计算领域，编排无服务器分布式应用的工作流服务。基于该服务，用户可以通过Low Code以及可视化的方式将多个独立的无服务器函数用顺序、分支、并行等方式轻松编排成
来自：专题 -
云服务器免费试用_云服务器配置_云服务器有什么用
![]()
推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于HDD的存储实例，默认配置最高10GE网络能力，提供较高的PPS性能和网络低延迟。最大可支持2
来自：专题 -
GaussDB时序_时序引擎_高斯数据库时序-华为云
![]()
B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。
来自：专题 -
如何使用部署服务？
![]()
如何使用部署服务？ 如何使用部署服务？ 时间：2020-09-04 14:31:21 部署（CloudDeploy）提供可视化、一键式部署服务，支持并行部署和流水线无缝集成，实现部署环境标准化和部署过程自动化。 操作流程 介绍进入部署服务页面后，部署服务的基本使用流程：添加主机、新建部署任
来自：百科 -
为什么说大数据的发展是需求驱动的
![]()
09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。 移动互联网的发展，需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。使大数据进入了2.0时代。
来自：百科 -
云硬盘应用场景：高性能计算
