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    (仓)库方式管理和使用自己的海量数据。继续使用传统的数据仓库的上层应用,特别是商业智能BI类的应用。 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
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    ON,不过不支持其他的NoSQL功能。PostgreSQL的对象统计功能也很强,这一点MySQL也有差距。 5.线程 PostgreSQL是多进程、MySQL是多线程。PostgreSQL支持大多数命令类型上触发的触发器。MySQL是异步复制,PostgreSQL支持同步、异步、
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    参数类型 描述 hw:cpu_threads Integer CPU超线程数, 决定CPU是否开启超线程。 取值范围:1,2。 1: 关闭超线程。 2: 打开超线程。 需要同时满足如下条件,才能设置为“关闭超线程”: 只能在实例创建或者resize时指定。 只有目标flavor的extra_specs参数:
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    式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式,通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala语言实现,Scala能够使得处理分布式数据集时,能够像
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    人工干预,不停业务,保障用户集群长期稳定。 高可靠 MRS服务支持全节点高可用,实时短信/邮件通知。 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
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    L语句导致的数据库性能问题。 JVM指标监控:拓扑图可以统计并展示实例的JVM指标数据。 APM 实时监控JVM运行环境的内存和线程指标,快速发现内存泄漏、线程异常等问题。 调用链追踪 调用链:APM能够针对应用的调用情况,对调用次数、响应时间和出错次数进行全方面的监控,可视化地还原
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    NN启动的时间,NN失效时SecondaryNN不能立即提供服务,而且也不能保证数据和NN的一致性。 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
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    的类SQL查询语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce,性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业(这样只需写一次HDFS,且中间
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    通用计算型弹性云服务器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。技术上采用非绑定CPU共享调度模式,vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时,可以提供较高的计算能力,但是在主机负载较重时,可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波动不稳定。 通用计算增强型
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