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大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。H来自：专题![]()
移数据库管理负载。您可将RDS数据库用于联机事务处理(OLTP)，报告和分析，对于大量数据的读（一般是复杂的只读类型查询）支持不足。 GaussDB (DWS)利用多节点的规模和资源并使用各种优化法（列存，向量引擎，分布式框架等），专注于联机分析处理（OLAP），为传统数据库对大型数来自：百科![]()
数据交换平台历史数据保留时间短，重算过程非常复杂; 数据集市中批量和联机业务分离，灵活性差. 解决方案： 用DWS替换Teradata，分布式架构实现线性扩展（已上线10000+作业）; 用DWS建立数据集市，企业级多租户和资源隔离能力支持批量处理和联机业务的混合负载，已上线2000集市作业; 客户价值：来自：百科![]()
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GaussDB已经支持开源社区，并提供主备版版本下载。 GaussDB介绍：应用场景 GaussDB介绍：应用场景 交易型应用 大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持高扩展、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询来自：专题![]()
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。专注于解决数据库分布式扩展问题，突破了传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问，其核心的优势是提供数据库水平扩展能力，同时提供单机MySQL的用户体验。 分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝来自：百科![]()
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