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- 数据仓库hbase按列同步 内容精选 换一换
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于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型,天然适合非结构化数据的存储,数据表无需预先定义schema,行与行之间不需要严格的列定义。 支持任意更新 支持行的任意更新,无性能损耗。而且利用HBase自身的多版本机制,支持保存数据的多个历史版本。 建议搭配使用:来自:百科管理的工具,您可以配置数据质量检查规则,在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、有效性、及时性、一致性、准确性、唯一性六个维度进行单列、跨列、跨行和跨表的分析,也支持数据的清洗和标准化,能够根据数据标准自动生成清洗和标准化的质量规则,支持周期性的监控和清洗。 图5数据质量规则体系来自:百科
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Array of ProtectableReplicationCapabilitiesRespRegion objects 支持复制的区域列表 表4 ProtectableReplicationCapabilitiesRespRegion 参数 参数类型 描述 name String来自:百科来自:专题
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会遇到如何将不同服务器数据同步的相关问题。 解决方案 在游戏开合服方面,使用分布式缓存服务(D CS )的Redis缓存可以应用到以下场景: 跨服数据同步 游戏合服后,需要将多个游戏服务器的数据进行同步,以保证游戏数据的一致性。可以使用Redis的消息队列pub/sub机制,将数据变来自:百科GaussDB (DWS)的产品优势之一,低成本,体现在如下的方面: 按需付费:GaussDB(DWS)按实际使用量和使用时长计费。您需要支付的费率很低,只需为实际消耗的资源付费。 门槛低:您无需前期投入较多固定成本,可以从低规格的数据仓库实例起步,以后随时根据业务情况弹性伸缩所需资源,按需开支。 文中课程 更来自:百科