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HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive来自：百科
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引，所以查询速度 GaussDB (DWS)更快。 Hive不支持存储过程，GaussDB(DWS)支持存储过程，使用场景更广泛。 GaussDB(DWS)比Hive对SQL的支持更丰富，包括函数、自定义函数、存储过程。 Hive不支持事务，GaussDB(DWS)支持完整事务。 在来自：百科![]()
的信息类型的能力。缺少此功能将产生以下有害影响，例如：大多数RDBMS产品使用在为简单类型的复杂数据重建过程中会出现性能问题。数据库设计过程中的额外复杂性；RDBMS产品和编程语言之间数据类型的不协调。 大多数现代RDBMS产品已经在商业和金融领域成熟使用，并且这些领域不需要非常来自：百科![]()
持多个组织、部门或应用共享使用。集群提供一个逻辑实体来统一使用不同资源和服务，这个逻辑实例就是租户。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase来自：百科![]()
GaussDB数据库 基础操作Python编程 金融场景下基于GaussDB的Python编程综合实践 考试大纲及考试样题 实验练习 GaussDB 部署 GaussDB 客户端实践 GaussDB SQL及常规操作 GaussDB基础操作编程-Python 金融场景下GaussDB编程综合实践-Python来自：专题![]()
机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要来自：百科![]()
Python第一个优势在于语法优雅简单，Python写起来就像写英文一样，可读性非常高，清晰易懂。比较容易理解。 第二个优势是编程范式，它支持很多编程范式，面向过程、面向对象，它还支持函数式编程。 第三点优势是Python的一个动态解释性， Python代码是不需要编译的，可以直接由Python解释来自：百科![]()
机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要来自：百科![]()
强大的分析能力，分析统计指定时间段内，车主急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等违法行为的次数。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase来自：百科![]()
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