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在“互联网+”时代背景下，政务大数据平台不仅要汇聚各部门数据，还会融入互联网的文本数据、图片数据、音视频数据等非结构化数据，对大数据平台汇聚和处理多源、多种类数据提出了新的要求。 实现数据全生命周期管控 实现“数据模型标准化、数据关系脉络化、数据加工可视化、数据质量度量化”，将多源、多种类的各部门数据来自：百科向扩展的能力，可以通过扩容的方式提高实例的数据容量和并发能力。 “主备版”：适用于数据量较小，且长期来看数据不会大幅度增长，但是对数据的可靠性，以及业务的可用性有一定诉求的场景。 部署形态 独立部署：将数据库组件部署在不同节点上。适用于可靠性、稳定性要求较高，实例规模较大的场景。来自：专题
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用于业务系统的数据恢复，数据备份一般是在同一数据中心进行。 2、容灾系统不仅保护数据，更重要的目的在于保证业务的连续性；而数据备份系统只保护不同时间点版本数据的可恢复。一般首次备份为全量备份，所需的备份时间会比较长，而后续增量备份则在较短时间内就可完成。 3、容灾的最高等级可实现来自：专题来自：百科
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ce，以及AUFS类的Union FS等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为 容器 。 Docker在容器的基础上，进行了进一步的封装，从文件系统、网络互联到进程隔离等，极大的简化了容器的创建和维护。 传统虚来自：专题![]()
了解详情 什么是CCI-存储概述 云容器实例支持多种类型的持久化存储，满足您不同场景下的存储需求。创建工作负载时，可以使用以下类型的存储。 云容器实例支持多种类型的持久化存储，满足您不同场景下的存储需求。创建工作负载时，可以使用以下类型的存储。 了解详情 什么是CCI-SSL证书 SSL（安全套接层，Secure来自：专题![]()
这两种不同的使用方式相结合，既能满足您对所部署应用的隔离性、安全性、合规性等要求，同时也能合理利用资源，使云服务器的性能更优化。 专属主机 DeH 专属主机（Dedicated Host ）是指其上创建云服务器的所有资源完全供您专用的物理服务器，满足您对计算的隔离和性能的要求，并支持自带软件许可功能来自：百科![]()
购买云主机时，通过选择的镜像来安装云主机的操作系统。您可以选择公共镜像，或公共镜像制作成的私有镜像来安装云主机的操作系统。根据实际的应用场景编程语言选择不同操作系统的镜像。关于镜像的选择请参考Windows或Linux操作系统镜像怎么选？ 云主机在使用过程中如果发现操作系统不合适，可以通过提供的切换操作系统功能来更换来自：专题![]()
云知识 为什么说大数据的发展是需求驱动的 为什么说大数据的发展是需求驱动的 时间：2021-05-24 09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据有哪些实际的应用类型 大数据有哪些实际的应用类型 时间：2021-05-24 09:06:01 大数据 大数据在当今实际的应用中，按照场景基本可以区分为如下几种类型： 1. 经营类 在电信/金融/电力领域，主要用于经营分析、电信信令等。 2. 管理类 在来自：百科![]()
方案案例。 课程目标 学习本课程，了解当前大数据发展趋势、TaiShan大数据解决方案及其应用。 课程大纲 第1章 华为TaiShan大数据解决方案介绍 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科![]()
完全可控的一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合华为云计算、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力，帮来自：百科![]()
云备份的备份数据，可以将备份复制至其他区域的复制存储库中，将备份数据恢复至其他服务器中。存放云上服务器或用户数据中心虚拟机中的文件目录备份数据，无需再以整机或整盘的形式进行备份。 2、复制存储库只能存放复制操作产生的备份，且由复制操作产生的备份不允许再次复制。云服务器备份的复制存来自：专题![]()
华为云计算 云知识 大数据2.0用到的关键技术有哪些 大数据2.0用到的关键技术有哪些 时间：2021-05-24 09:23:03 大数据 随着移动互联网的发展，大数据2.0需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。包含的关键技术有： 1. MR批处理；Spar来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据1.0的关键技术是什么 大数据1.0的关键技术是什么 时间：2021-05-24 09:20:33 大数据 在大数据1.0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce；来自：百科![]()
业运维人员。 弹性不足：扩容需要较长部署周期，资源利用率较低，需要自行实现可扩展性架构。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致来自：百科![]()
云知识 大数据的发展可以分为哪些阶段 大数据的发展可以分为哪些阶段 时间：2021-05-24 09:10:47 大数据 大数据技术的发展可以按照其特点，分为大数据1.0、大数据2.0、大数据3.0阶段，目前我们正处于大数据3.0阶段。 大数据1.0：单一的批计算 大数据2.0：融合计算来自：百科![]()
将广州区域对应的终端节点组1和香港区域对应的终端节点组2的流量调度比例同时配置为80%，在时延优先的原则下，深圳用户和香港用户的访问流量将按照如下情形分配： 1、深圳用户的访问流量将有80%被分配到终端节点组1，剩余20%被分配到终端节点组2。 2、香港用户的访问流量将有80%来自：专题
