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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来自：百科
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16xlarge.8 64 512 25/25 500 16 8 x 1600GB NVMe 8 KVM 功能 I3型 弹性云服务器 的IOPS(Input/Output Operations Per Second)性能如表2所示。 表2 IOPS性能 规格名称 4KB随机读最大IOPS i3来自：百科
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开发周期长，不同数据格式都要开发不同的streaming程序 3.成本高，很依赖高性能存储如redis，hbase等。 三、Apache IoTDB项目 以处理IoT时序数据为核心： 1.基于时序优化的文件存储格式TsFile，可与HDFS同步 2.提供数据模型能力（物的层次结构） 3.融入主流生态，如Hadoop来自：百科![]()
功能介绍 将插件实例回滚到升级前的版本。只有在当前插件实例版本支持回滚到升级前的版本（status.isRollbackable为true），且插件实例状态为running（运行中）、available（可用）、abnormal（不可用）、upgradeFailed（升级失败）、ro来自：百科![]()
时间：2020-09-21 19:52:09 DIS对数据传输所需要的基础设置、存储、网络和配置进行管理。您无需为数据通道担心配置、部署、持续的硬件维护等。此外，DIS还可在云区域同步复制数据，为您提供数据高可用性和数据持久性。 主要模块 DIS分为4个功能模块，各模块功能如下： 1.服务控制面来自：百科![]()
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移风险识别等行为，以识别出源库迁移到目标库的可行性和风险。 结构迁移 根据用户选择的目标库和源库，对采集对象进行等价语法转换和迁移，对象包含DDL、DML、PLSQL等对象。 源库画像 以海量业务场景为样本，以数据库关键指标为特性进行训练，抽象出数据库的信息全貌，为进一步精准、快来自：专题![]()
metadata AddonMetadata object 基本信息，为集合类的元素类型，包含一组由不同名称定义的属性 spec Templatespec object spec是集合类的元素类型，内容为插件模板具体信息，插件模板的详细描述主体部分都在spec中给出 表5 AddonMetadata来自：百科![]()
name="data",dtype=input_dtype) tvm.placeholder()是TVM框架的API，用来为算子执行时接收的数据占位，通俗理解与C语言中%d、%s一样，返回的是一个Tensor对象，上例中使用data表示；入参为shape，name，dtype,是为Tensor对象的属性。来自：百科![]()
invalid_values:参数的无效值范围,如果参数值定义在其中,将会认为无效而报错。 invisible boolean 否 输入参数的invisible设置为true时,返回值为******。 返回参数 返回码: 200 名称 类型 必选 描述 Content-Length string 否 响应消息体的字节长度。来自：百科![]()
Studio实例的方式提供给用户，用户可以同时创建多个 DataArts Studio 实例，并分别管理和访问每个DataArts Studio实例。 工作空间：是从系统层面为管理者提供对使用DataArts Studio的用户（成员）权限、资源、DataArts Studio底层计算引擎配置的管理能力。工作空间作来自：专题![]()
查询、海量行为 日志分析 和公共事务分析统计等场景，向用户提供低成本、高性能、不断业务、无需扩容的解决方案。 海量数据存储分析的典型场景：PB级的数据存储，批量数据分析，毫秒级的数据详单查询等 历史数据明细查询的典型场景：流水审计，设备历史能耗分析，轨迹回放，车辆驾驶行为分析，精细化监控等来自：百科![]()
。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大，比如说是1TB，首先我们将原数据进行分割。比如说128MB一份，分成若干份，再分配给MapReduce进行映射、排序、合并，最后再将结果进行汇总，整个任务就是统计每个单词出现的频率。MapReduce就是将任务分成来自：百科
