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以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个来自：百科Docker的技术优势： 统一的交付标准可以屏蔽环境差异，使能DevOps 更小的资源消耗，提高资源利用率，匹配微服务架构 极速的弹性伸缩，故障恢复，解放运维生产力 Kubernetes的技术特点： 通过声明性语法直接定义应用的最终状态 提供开放的插件机制 灵活的资源权限隔离机制来自：百科
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Docker技术和VM技术相比的优势 Docker技术和VM技术相比的优势 时间：2021-06-30 18:31:48 Docker技术和VM技术相比，具有以下这些显著的优势： 1. Docker启动快速属于秒级别。虚拟机通常需要几分钟去启动。 2. Docker需要的资源更少，来自：百科![]()
华为云计算 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来自：百科![]()
数据模型是数据库系统的核心和基础，所以数据库系统的发展和数据模型的发展密不可分，数据库模型的划分维度是数据库系统划分的一个重要标准。 2、与其它计算机技术交叉结合。 其他计算机新技术层出不穷，数据库和其他计算机技术交叉结合，是数据库技术的一个显著特征。 3、面向应用领域发展数据库新技术。 通用来自：百科![]()
云知识 中国云原生产业的发展规模 中国云原生产业的发展规模 时间：2021-06-30 18:01:41 在中国，整个云原生产业的规模发展十分迅猛： 调查显示，2019年中国云原生市场规模已经达到了350.2亿元，并且云原生技术在加速向各个垂直行业渗透。 企业在云原生的投入比例持续增高来自：百科![]()
华为云计算 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![]()
Service Mesh 技术，通过基于K8s标准扩展的控制面带来了前所未有的灵活性及扩展能力，影响力远超更早出现的 Linkerd。 Istio背负巨大的使命，Google希望在继Kubernetes成为容器编排的事实标准之后，打造另一杀手锏级别的技术，成为服务网格的事实标准。 Goo来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS动手实践 数据仓库DWS动手实践 时间：2021-03-05 15:22:50 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠的在线数据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。来自：百科![]()
恢复到某一已知的正确状态的功能。 数据库系统的发展有以下三个特点: 1、数据库的发展集中在数据模型的发展上，数据模型是数据库系统的核心和基础，所以数据库系统的发展和数据模型的发展密不可分。数据库模型的划分维度是数据库系统划分的一个重要标准。 2、与其他计算机技术的交叉结合，计算机来自：百科![]()
Kubernetes在行业内的发展趋势 Kubernetes在行业内的发展趋势 时间：2021-06-17 19:04:34 Kubernetes作为众多开源平台中的一个，凭借着先进的架构理念和活跃的社区生态，热度持续上升。Kubernetes也是近30年来增长最快的开源项目之一。 CNCF来自：百科![]()
同的技术标准；网络层、应用层也由于使用的网络类型不同、行业的应用方向不同而存在不同的网络协议和体系结构。建立的统一的物联网体系架构，统一的技术标准是物联网现在正在面对的难题。下图为物联网产业发展面临的主要挑战。 物联网产业面临的挑战 物联网平台 诉求 物联网自身就是一个复杂的网络体来自：百科![]()
ata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑来自：百科![]()
在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数来自：百科
