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200）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.3.300）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.2.200）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.3.300）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.3.300）:表/文件迁移支持的数据源类型来自：百科
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什么是热数据、温数据、冷数据？ 什么是热数据、温数据、冷数据？ 时间：2021-05-25 16:02:57 存储与备份 热数据指频繁访问的在线类数据，对存储性能要求高。 冷数据指不经常访问的离线类数据，比如备份和归档数据。存储性能要求相对低，要求大容量存储介质。 温数据的访问频来自：百科
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MRS基于开源软件Hadoop进行功能增强、Spark内存计算引擎、HBase分布式存储数据库以及Hive数据仓库框架，提供企业级大数据存储、查询和分析的统一平台，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，可解决各大企业的以下需求： 海量数据的分析与计算 海量数据的存储 海量数据流式处理 MapReduce服务 MRS来自：百科![]()
Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储来自：百科![]()
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以很好地处理传入数据，并为进一步的数据分析提供了可能。 优势： 超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强的写入性能。 弹性扩展：基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期；秒级存储扩容应对7*24不间断的大数据量写入。 互联网应用 云数据库 GaussDB来自：百科![]()
业级大数据集群云服务，可轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Hue等大数据组件，具有企业级、易运维、高安全和低成本等产品优势。 华为云MapReduce服务（MRS）提供可控的企业级大数据集群云服务，可轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Hue等大数据组件，具来自：专题![]()
10:42:55 OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。 OpenTSDB适用场景 OpenTSDB支持海量时间序列数据的存储、索引和查询，可用于系来自：百科![]()
SQL作业的开发指南 从Kafka读取数据写入到DWS 汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中 从Kafka读取数据写入到DWS PostgreSQL来自：专题![]()
加密云硬盘的备份数据会以加密方式存放。 云存储 弹性文件服务SFS SFS服务端数据加密 云数据库 云数据库MySQL、云数据库Postgre SQL、云数据库SQL Server RDS数据库服务端数据加密 云数据库 文档数据库服务 DDS DDS数据库服务端数据加密 EI企业智能来自：专题![]()
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TSDB时序数据库能力。 OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸缩的时间序列数据库。它存储的是时间序列数据，时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了一个对象随时间的变化状态或程度。 产品优势 低成本 时间戳采用delta编码进行压缩，数据值采用XOR进行压缩。来自：百科![]()
计算环境。 2、数据采集 数据采集层提供了数据接入到MRS集群的能力，包括Flume（数据采集）、Loader（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 3、数据存储 MapRe来自：专题![]()
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自适应压缩算法、自动冷热分级存储，相同数据量下存储成本仅有关系型数据库的1/10 技术优势 采用列式存储，数据更加聚焦，搭配自适应压缩算法，大大提高数据压缩比 冷热分级存储，即保证“热”数据高效访问，又节约“冷”数据存储成本 极致弹性 传统数据库扩容需要迁移大量数据，需要小时~天级才能完成扩容及数据重均衡。 技术优势来自：专题![]()
MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级一站式大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。本课程为大家介绍MRS基本概念、MRS集群部署以及大数据迁移组件的基础知识。 课程简介 本课程主要介绍MRS服务的基本概来自：百科![]()
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