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- 数据仓库面向批处理 内容精选 换一换
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来自：百科放、处理以及分析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 了解详情 【初级】球星薪酬决定性因素分析 随着大数据、云计算的发展，数据规模也随之扩大，也更加关注数据的存放、处理以及分析。利用数据仓库服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对来自：专题
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如何创建守护进程集(DaemonSet) 普通任务(Job) Job是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、Statefulset）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根来自：专题
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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； 2. 海量数据存储层HDFS/HBase。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
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API接口 数据仓库服务所提供的接口为自研接口，您可以使用数据仓库服务的可用区、集群管理、快照管理、事件管理、数据源、审计日志、资源管理、告警管理、连接管理、标签管理、配额管理、容灾管理、任务管理以及主机监控等功能。 数据仓库服务所提供的接口为自研接口，您可以使用数据仓库服务的可用来自：专题![]()
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；Spark内存计算；Elk/Solr交互式分析；Storm流式计算； 2. YARN统一资源管理； 3. 统一数据存储HDFS/HBase/MPP。来自：百科![]()
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是指对数据的查询和分析操作，通常对大量的历史数据查询和分析。涉及到的历史周期比较长，数据量大，在不同层级上的汇总，聚合操作使得事务处理操作比较复杂。 特点 主要面向侧重于复杂查询，回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合，汇总，分组计算，窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。来自：百科![]()
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态改变到目标状态。 详细信息请参见Deployment。 短时任务（Job） Job是用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。来自：专题![]()
源数据导入数据仓库，完成数据的简易查询。 GaussDB(DWS)热门视频 看视频轻松了解和使用DWS 数据仓库服务产品介绍 04:38 数据仓库服务快速入门 03:29 DWS助力消费者BG大数据平台云化 05:30 数据仓库服务集群管理 05:30 数据仓库服务产品介绍 04:38来自：专题![]()
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