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配。 数据湖探索 DLI 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态， 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处来自：百科
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每个备份任务可同时备份不同的数据源，每个数据源将生成独立的备份文件，每次备份的所有备份文件组成一个备份文件集，可用于恢复任务。备份任务支持将备份文件保存在Linux本地磁盘、本集群HDFS与备集群HDFS中。 备份任务提供全量备份或增量备份的策略，云数据备份任务不支持增量备份策略。如果备份的路径类型是NFS或CIFS来自：专题![]()
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将任务恢复到最近一次Checkpoint的状态，从数据源重发快照之后的数据。 Savepoint：一个Savepoint就是应用状态的一致性快照，Savepoint与Checkpoint机制相似，但Savepoint需要手动触发，Savepoint保证了任务在升级或迁移时，不丢失来自：专题![]()
可用，但备机数据库会被同步删除且无法还原。因此，数据被删除后只能依赖于实例的备份保障数据安全。 备份方案 任务类型 备份类型 使用场景 数据备份 自动备份 RDS会在数据库实例的备份时段中创建数据库实例的自动备份，自动备份为全量备份。系统根据您指定的备份保留期保存数据库实例的自动来自：专题![]()
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String 指定要创建云硬盘的可用区。 backup_id 否 String 备份ID，从备份创建云硬盘时为必选。 count 否 Integer 批量创云硬盘的个数。如果无该参数，表明只创建1个云硬盘，目前最多支持批量创建100个。 从备份创建云硬盘时，不支持批量创建，数量只能为“1”。来自：百科![]()
。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。各司其职，互不干扰。简单一句话可以把它理解为数据库主要负责数据更新、数据仓库主要负责数据分析。 数据在数据仓库服务中是否安全？ 安全。在大数据时代，数来自：专题![]()
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