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数据仓库服务 GaussDB(DWS)数据导入导出 GaussDB(DWS)支持多种类型数据源,面向不同场景,提供全系列数据导入导出方案,搭建高效数据通道。 导入导出工具系列 如表3-1所示,GaussDB(DWS)提供了一系列数据导入导出工具,可根据场景不同选择合适的工具。 表3-1
通过BI分析工具让用户只接触分析结果,不接触原始数据,同时通过策略控制,实现数据定时销毁,回收 业务用户 某领域各环节的业务作业和业务管理用户 业务范围 领域端到端数据交换 数据特点 结构化数据集,元数据定义 ;查看与报表加工 数字水印 数字水印 通过数据空间实现对数据明,暗水印处理, 数据出域后,可以在平台提取水印,实现文件的存证追溯
备份集全局一致性快照,保证恢复数据一致性。 细粒度备份恢复 支持集群、schema级别等多种备份恢复,支持就地集群恢复。 更安全 采用加密传输,为数据安全保驾护航。 gs_dump和gs_restore gs_dump和gs_restore为逻辑备份工具,前者用于导出数据库对象元数据,可以将数据保存为文
数据工坊 DWR 数据工坊 DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场,能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场,能够实现灵活的数据及时处理。 管理控制台
场景介绍 通过对财务数据的深度分析,企业可以更好地控制成本,提高资金利用率 场景特征 ①实时数据分析:实时获取和处理数据的能力,确保财务决策基于最新信息,提高决策的时效性和准确性 ② 多维分析:从多个维度对财务数据进行分析,如时间、部门、产品线等,帮助发现数据背后的深层次关系 文档与学习成长
CSS 向量数据库 GaussDB向量数据库 基于华为云自研的向量搜索引擎,针对大规模的向量检索场景提供了业界性能领先的向量数据库服务。 基于华为云自研的向量搜索引擎,针对大规模的向量检索场景提供了业界性能领先的向量数据库服务。 购买 价格计算器 文档 云原生高可用 全球首款在云
支持近20种常用数据源,满足数据在云上和云下的不同迁移场景 支持近20种常用数据源,满足数据在云上和云下的不同迁移场景 迁移效率高 基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据传输优化,并针对特定数据源写入做了专项优化,迁移效率高 基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据传输优化,并针对特定数据源写入做了专项优化,迁移效率高
异,请按提示进行操作。 应用场景 大数据原始数据迁移 接收互换数据 网站迁移 离线备份数据 灾难恢复 大数据原始数据迁移 提供一种海量数据传输解决方案,方便快捷、高效经济、安全可靠的把基因、石油、气象、IOT等原始数据迁移到对象存储服务 优势 方便快捷 用户仅需邮寄硬盘,便可实现
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产操作系统,中创、东方通、金蝶等中间件;主流交换方式适配,库表、文件、接口等主流数据交换方式。2、共享安全可控。提供数据分级分类、数据上链存证等多重安全防护机制;数据传输加密,接口签名机制,保障数据流通的安全;身份认证,服务授权,建立资源申请审批机制,防止未授权的资源共享;细粒度
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、数据产品开发工具对接、元数据全流程信息关联、数据血缘展示、数据影响分析展示、数据地图展示。解决公共数据安全分级分类问题,解决公共数据资源、产品分级分类问题,与区块链协同,实现数据目录、商品目录等关键资产上链存证,让数据资源和数据商品目录变化均有迹可查。,解决公共数据价值挖掘问题
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B0以外的DB是否有数据,如果非DB0外的其他DB上有数据(如DB1有数据),会出现变更失败。 数据必须是只存储在DB0上的主备实例才支持变更为Proxy集群。 分布式缓存Redis精选推荐 分布式缓存Redis 分布式缓存Redis实战 分布式缓存服务数据迁移 分布式缓存Redis版本差异
相同引擎数据库之间数据导入导出,称之为同构型数据库之间数据导入导出。不同引擎数据库之间数据导入导出,称之为异构型数据库之间数据导入导出。 mysql云数据库必读文档 什么是云数据库RDS 云数据库RDS是一种基于云计算平台的稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。云数据库RDS支持以下引擎:MySQL,PostgreSQL,SQL
数据分级分类
表索引介绍
索引类型 |
索引特点 |
支持引擎 |
优选场景 |
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SIMPLE |
|
Spark |
|
BUCKET |
|
Spark/Flink |
|
BLOOM |
|
Spark |
|
GLOBAL_BLOOM |
|
Spark |
|
GLOBAL_SIMPLE |
|
Spark |
|
经典场景:
- COW表一直使用insert overwrite方式写入,可以选择BUCKET索引。
- COW使用insert into方式写入,要慎用BUCKET索引,因为BUCKET索引可能导致增量数据要去更新所有的BUCKET桶,后面会越写越慢。数据量在万级或百万级,COW选择SIMPLE和BUCKET都可以,差别不是很大。数据量在千万级以上,建议SIMPLE。
- MOR表使用insert into方式写入,推荐BUCKET索引,它可以适用于多引擎混写混读,也可以适用于大数据量场景,是一个非常通用的方案,缺点就是需要定期做compaction。
- MOR表没必要一直使用insert overwrite写入,直接用COW表 + insert overwrite + BUCKET索引。
确认BUCKET索引桶数(BUCKET索引表必须参考此内容预估桶数)
Hudi表的bucket桶数需要在建表时确定,后期不能变更,桶数设置不合理将会导致严重的性能问题,必须按照以下步骤去预估bucket桶数:
- 非分区表
- 预估Hudi表总数据条数A,不能是现有的存量数据条数,要考虑该Hudi表未来5年的增幅,比如5年内该Hudi表总数据量增长到A。
- 确认Hudi表单条数据大小B(kb),使用limit 100随机查询源表的100条业务数据,将这100条业务数据放到txt文件里,B = txt文件大小kb / 100。
- 确认Hudi表未压缩前数据量C(G), C = A*B/1024/1024。
- 预估Hudi表桶数D,D = MAX(取整(C/2*1.5), 4)
D = MAX(取整(C/2*1.5), 4),此公式中数字2的含义是2G数据分一个bucket桶,数字1.5的含义是无分区表多预留1.5倍的bucket桶数。
- 分区表
- 预估Hudi表单个分区内的总数据条数A,注意不是整表数据量,而是单个分区未来5年内的总数据量增长到A。比如按天分区,那就要考虑未来几年后在一些特殊的节假日将会产生多少数据量;比如按年分区,那就要考虑未来几年后的业务数据增长量。
- 确认Hudi表单条数据大小B(kb),使用limit 100随机查询源表的100条业务数据,将这100条业务数据放到txt文件里,B = txt文件大小kb / 100。
- 确认Hudi表未压缩前数据量C(G), C = A*B/1024/1024。
- 预估Hudi表桶数D,D = MAX(取整(C/2), 1)
- 预估桶数要使用未压缩的数据量来预估,不能以源表中的压缩文件大小为准,比如parquet文件。
- 桶的设置以偶数最佳,非分区表最小桶数请设置4个,分区表最小桶数请设置1个。
数据分级分类常见问题
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SFS的常见问题解答。
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预热的任务一直在处理中的可能原因有如下几种:可能当前CDN处于预热高峰期,您的预热任务正在排队中。缓存预热的时候CDN要回源请求资源,会占用源站带宽。当您要执行大批量文件预热时,可能会导致您的源站带宽资源被占满,建议:预热时请尽量分批次执行。您可以在访问量低的时间(如夜间)进行预热。升级您的源站带宽。
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本文为您解答华为云云市场按需付费镜像常见问题。
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