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数据仓库和Hadoop大数据平台对比
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Hadoop
布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算单元和存储会失败，因此维护多个工作数据副本，确保对失败节点重新分布处理；Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，从而加快处理速度；Hadoop是可伸缩的，能够处理PB级数据。 Hadoop主要由HDFS、MapReduce、Yarn等服务组成。
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GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移
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hadoop是什么
throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和Map
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MRS与自建Hadoop对比
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本课程主要讲述数据库性能调优的基本知识，阐述数据库调优方法，并基于GaussDB(for MySQL)讲解数据库调优理论。 MySQL数据库 入门指导帮助文档 MySQL数据库 产品介绍 立即下载 MySQL数据库 快速入门 立即下载 MySQL数据库 用户指南 立即下载 MySQL数据库 性能白皮书 立即下载
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