快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机。 链接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-mrs/mrs_08_0001.html 华为云推荐： MapReduce服务 https://support

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要部署数据仓库服务器，就可以在几分钟之内获得高性能、高可靠的企业级数据仓库集群。 您只需点击几下鼠标，就可以轻松完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 与大数据无缝集成 您可以使用标准SQL查询HDFS、 OBS 上的数据，数据无需搬迁。

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GaussDB 的优势 登录数据库 免费云数据库MySQL 免费的MySQL云数据库 MySQL数据库的特点 交付与维护 华为云数据库GaussDB产品文档 公有云 华为云数据库GaussDB产品文档 华为云Stack 华为云数据库GaussDB产品文档 华为云Stack轻量化数据库方案 GaussDB

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捕。时序数据的分析一般依赖于时序数据库，数据保存至时序数据库进行分类与排序，再由其他应用或服务从数据库中获取进行进一步处理。 离线数据 还有一些数据，对于实时性和有序性的要求都没那么强，分析时数据已经固化，我们称之为离线数据。典型的离线数据包括产品销量数据、景点游客数据等，应用于

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关于CarbonData的使用，请参考使用CarbonData。 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。

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“新基建”下，大数据等关键技术高速发展，随着数据呈现爆炸式的增长，数据处理的场景对计算和存储的要求越来越高。大数据就是一门未处理海量数据而诞生的技术，包括数据的收集，处理和存储。 今天我将为您揭秘如何通过对关键参数及相关组件的调整，使作业运行效率达到最优。 首先我将为大家介绍大数据场景为什

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云知识 面对IoT数据的爆发，传统大数据平台架构正在发生哪些适应性变化？ 面对IoT数据的爆发，传统大数据平台架构正在发生哪些适应性变化？ 时间：2021-03-12 14:33:05 物联网 大数据分析 云计算 一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实

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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。 立即学习 最新文章 “云上中台 • 重明”：让数据成为企业核心生产力 创建 DDS 只读节点，轻松应对业务高峰

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zza。 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。 立即学习 最新文章 “云上中台 • 重明”：让数据成为企业核心生产力 创建DDS只读节点，轻松应对业务高峰 【云小课】如何初步定位GaussDB(for

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1.数据处理性能：在大数据时代，数据量呈现爆发式增长，传统的数据库处理能力已经无法满足需求。客户需要一款具有高性能、高并发、低延时的数据库产品，以应对海量数据的处理挑战。 2.数据安全：数据安全是企业和社会发展的重要基石。客户需要一款具有高安全性的数据库产品，以保障数据的安全存储和传输。

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了解详情 MRS 精选文章推荐 大数据分析是什么_使用MapReduce_创建MRS服务 MapReduce服务_如何使用MapReduce服务_MRS集群客户端安装与使用 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 免费云服务器_个人免费云服务器_免费 弹性云服务器 推荐_免费E CS

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时间：2021-07-01 09:41:46 数据库 数据系统 云数据库 共享存储的多活架构(Shared-Disk) 共享存储的多活架构是一种较为特殊的多主架构，它解决了主从设备之间数据同步带来的数据一致性问题。数据库服务器共享数据存储，而多个服务器实现均衡负载。 优点 多个计

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SQL，大数据云服务和对象存储等数据源，无论是客户自建还是公有云上的数据源 本地数据迁移上云 本地数据是指存储在用户自建或者租用的IDC中的数据，或者第三方云环境中的数据，包括关系型数据库、NoSQL数据库、OLAP数据库、文件系统等。 这个场景是用户希望利用云上的计算和存储资源

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16:21:29 数据库 数据系统 NoSQL 云数据库GaussDB NoSQL NoSQL(Not Only SQL)是非关系型的、分布式的、不保证满足ACID特性的一类数据管理系统。 技术特点： 1.对数据进行分区(partitioning)，利用大量节点并行处理获得高性能，同时能够采用横向扩展方式(scale

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时间：2020-10-30 15:46:42 HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 存储在HBase中的表的典型特征： 大表（BigTable）：一个表可以有上亿行，上百万列

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帮助物联网数据开发者快速构建物联网数据湖，开发者可通过标准SQL开发IoT数据分析任务，并轻松处理TB-EB级别物联网大数据 数据湖：提供成本低廉的海量数据存储能力，与物联网 设备接入服务 无缝对接，快速接入物联网数据源，并基于物联网资产模型，对物联网数据进行预处理，为数据分析做好准备

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HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 HBase以表的形式存储数据。表中的数据划分为多个Region，并由Master分配给对应的RegionServer进行管理。

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HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 HBase以表的形式存储数据。表中的数据划分为多个Region，并由Master分配给对应的RegionServer进行管理。

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差异，主要体现在以下几个方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的数据仓库，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的数据仓库。 Hive的数据在HDFS中存储，GaussDB(DWS)的数据可以在本地存储，也可以通过外表的形式通过OBS进行存储。 H

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合查询。 按数据时效性分层处理，获得综合处理效率最大化 高效的数据清洗，为数据分析输入高质量的数据 相比将设备数据转发至通用数据分析服务进行分析的方案，IoT数据分析服务是专为物联网场景设计的。 IoT数据分析服务支持设备接入管理服务和多种第三方服务作为数据源，将数据集成、归档、

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