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来自：专题，快速实现数据变现。 MRS服务100%兼容开源大数据生态，结合周边丰富的数据及应用迁移工具，能够帮助客户快速完成自建平台的平滑迁移，整个迁移过程可做到“代码0修改，业务0中断”。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）提供租来自：百科
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数据恢复到 云数据库 RDS新实例或已有实例上，数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 RDS支持将删除的主备或者单机实例，加入回收站管理。您可以在回收站中重建实例恢复数据，可以恢复1~7天内删除的实例。 云数据库RDS for MySQL常见问题 使用RDS要注意些什么来自：专题![]()
MySQL实例支持的加密函数? 不同RDS实例的CPU和内存是否共享? 主实例和只读实例之间可以设置数据同步方式吗? RDS是否支持主备实例变更为单机实例? 多台 弹性云服务器 是否可以使用同一个RDS数据库？ 什么是可用区，如何选择可用区 云数据库 RDS for MySQL是否兼容MariaDB？来自：专题![]()
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来自：百科![]()
云数据库RDS 产品类型简介 目前，云数据库RDS的实例分为如下几个类型： · 单机实例 · 主备实例 · 集群版实例 不同系列支持的引擎类型和实例规格不同，请以实际界面为准。 实例类型 简介 使用说明 适用场景 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。来自：专题![]()
Middleware，简称 DDM ），用于解决存储空间或者性能拓展的问题。 1个RDS for MySQL类型主备实例（或者单机实例）最多可以创建5个只读实例，只读实例和主备实例（或者单机实例）使用独立的IP连接地址。 如果想使用统一的读写分离地址，请首先开启读写分离。 RDS for MySQL支持申请多个读写分离地址吗？来自：专题![]()
MySQL实例支持的加密函数? 不同RDS实例的CPU和内存是否共享? 主实例和只读实例之间可以设置数据同步方式吗? RDS是否支持主备实例变更为单机实例? 如何区分RDS for MySQL云盘的实例类型？ 多台弹性云服务器是否可以使用同一个RDS数据库？ 不同RDS实例的CPU和内存是否共享来自：专题![]()
云数据库RDS支持以下引擎： MySQL PostgreSQL SQL Server 支持版本请参见数据库引擎和版本。 实例类型 云数据库RDS的实例分为：单机实例、主备实例等。不同类型支持的引擎类型和实例规格不同，请以实际界面为准。 各系列产品的详细介绍请参考产品类型简介。 实例规格 数据库实例各来自：专题![]()
储和查询这些类型的数据，通过Redis可以减轻数据库压力。 立即使用 帮助文档 实例类型 实例规格 实例类型 Redis单机实例 分布式缓存 Redis单机实例有：Redis 3.0、Redis 4.0、Redis 5.0和Redis 6.0。 Redis主备实例 Redis缓存类型的主备实例，其版本有：Redis来自：专题![]()
Job 数据治理中心 DataArts Studio MRS MapReduce 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 数据开发 数据治理 中心 作业节点MRS MapReduce 数据治理中心 DataArts Studio CSS来自：专题![]()
数据恢复到云数据库RDS新实例或已有实例上，数据验证无误后即可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 RDS支持将删除的主备或者单机实例，加入回收站管理。您可以在回收站中重建实例恢复数据，可以恢复1~7天内删除的实例。 免费数据库数据备份 每天自动备份数据，备份都是以压缩来自：专题![]()
根据用户配置，将用户数据存储到对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）、MapReduce服务（MapReduce Service,简称MRS）、数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）、 数据湖 探索（Data Lake来自：百科![]()
Service，简称OBS） 关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS） MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS） 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS） 文档数据库服务 （Document来自：百科![]()
一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大，夜间批计算时间窗可能不够3来自：百科
