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P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。 链接:https://support
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样可以减少对数据库的访问次数,提高系统性能。 在使用分布式缓存时,需要注意下面几点。首先是缓存的一致性,需要采用一种分布式一致性算法来实现数据的同步更新。其次是缓存的容量,需要考虑缓存容量的大小和分布式缓存节点的数量,以确保缓存数据的存储和访问效率。最后是缓存的过期策略,需要根据
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