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1.数据处理性能：在大数据时代，数据量呈现爆发式增长，传统的数据库处理能力已经无法满足需求。客户需要一款具有高性能、高并发、低延时的数据库产品，以应对海量数据的处理挑战。 2.数据安全：数据安全是企业和社会发展的重要基石。客户需要一款具有高安全性的数据库产品，以保障数据的安全存储和传输。来自：百科![]()
捕。时序数据的分析一般依赖于时序数据库，数据保存至时序数据库进行分类与排序，再由其他应用或服务从数据库中获取进行进一步处理。 离线数据 还有一些数据，对于实时性和有序性的要求都没那么强，分析时数据已经固化，我们称之为离线数据。典型的离线数据包括产品销量数据、景点游客数据等，应用于来自：百科![]()
“新基建”下，大数据等关键技术高速发展，随着数据呈现爆炸式的增长，数据处理的场景对计算和存储的要求越来越高。大数据就是一门未处理海量数据而诞生的技术，包括数据的收集，处理和存储。 今天我将为您揭秘如何通过对关键参数及相关组件的调整，使作业运行效率达到最优。 首先我将为大家介绍大数据场景为什来自：百科![]()
务不会受集群规模影响而性能或者功能出现问题。 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要，企业内部会存储海量数据，包括数目众多的各种数据库、数据仓库等，此时会面临以下困境：数据源种类繁多，数据集结构化混合，相关数据存放分散等，这就导致了跨源复杂查询因传输效率低，耗时长。来自：专题![]()
时间：2021-07-01 09:41:46 数据库 数据系统 云数据库 共享存储的多活架构(Shared-Disk) 共享存储的多活架构是一种较为特殊的多主架构，它解决了主从设备之间数据同步带来的数据一致性问题。数据库服务器共享数据存储，而多个服务器实现均衡负载。 优点 多个计来自：百科![]()
云知识 面对IoT数据的爆发，传统大数据平台架构正在发生哪些适应性变化？ 面对IoT数据的爆发，传统大数据平台架构正在发生哪些适应性变化？ 时间：2021-03-12 14:33:05 物联网 大数据分析 云计算 一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实来自：百科![]()
16:21:29 数据库 数据系统 NoSQL 云数据库GaussDB NoSQL NoSQL(Not Only SQL)是非关系型的、分布式的、不保证满足ACID特性的一类数据管理系统。 技术特点： 1.对数据进行分区(partitioning)，利用大量节点并行处理获得高性能，同时能够采用横向扩展方式(scale来自：百科![]()
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SQL，大数据云服务和对象存储等数据源，无论是客户自建还是公有云上的数据源 本地数据迁移上云 本地数据是指存储在用户自建或者租用的IDC中的数据，或者第三方云环境中的数据，包括关系型数据库、NoSQL数据库、OLAP数据库、文件系统等。 这个场景是用户希望利用云上的计算和存储资源来自：百科![]()
云数据库 TaurusDB 云数据库 TaurusDB 云数据库 TaurusDB是华为自研的最新一代高性能企业级分布式关系型数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV分布式存储，采用计算存储分离架构，最高支持128TB的海量存储，可实现超百万级QPS吞吐，支持跨AZ部署来自：专题![]()
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帮助物联网数据开发者快速构建物联网数据湖，开发者可通过标准SQL开发IoT数据分析任务，并轻松处理TB-EB级别物联网大数据 数据湖：提供成本低廉的海量数据存储能力，与物联网 设备接入服务 无缝对接，快速接入物联网数据源，并基于物联网资产模型，对物联网数据进行预处理，为数据分析做好准备来自：百科![]()
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