数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库与数据挖掘原理 更多内容
  • Storm基本原理

    生变化时,只需对YAML DSL(domain-specific language)定义进行修改,无需重新编译及打包业务代码。 外部组件集成 支持多种外部组件集成,包括:Kafka、HDFS、HBase、Redis或JDBC/RDBMS等服务,便于实现涉及多种数据源的业务。 父主题:

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  • Flink基本原理

    ckpoint的状态,从数据源重发快照之后的数据。 Savepoint:一个Savepoint就是应用状态的一致性快照,SavepointCheckpoint机制相似,但Savepoint需要手动触发,Savepoint保证了任务在升级或迁移时,不丢失当前流应用的状态信息,便于任何时间点的任务暂停和恢复。

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  • YARN基本原理

    所有工作。包括: RM调度器协商以获取资源。 将得到的资源进一步分配给内部的任务(资源的二次分配)。 NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 开源容量调度器Capacity Scheduler原理 Capacity

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  • FederatedHPA工作原理

    缩数量,并保持负载伸缩的稳定性。 图1 FederatedHPA工作原理 如何计算指标数据? 指标数据分为系统指标自定义指标,计算方法如下: 系统指标 主要包括CPU利用率和内存利用率两个指标,系统指标的查询监控依赖Metrics API。例如,您希望控制工作负载对CPU资源

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  • 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么?

    数据源中抽取出来,进行加工集成,按照主题进行重组,最终进入 数据仓库 数据仓库主要用于支撑企业决策分析,所涉及的数据操作主要是数据查询。因此数据仓库通过表结构优化、存储方式优化等方式提高查询速度、降低开销。 表1 数据仓库数据库的对比 维度 数据仓库 数据库 应用场景 OLAP

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  • APP认证工作原理

    API网关收到请求后,执行1~3,计算签名。 将3中的生成的签名5中生成的签名进行比较,如果签名匹配,则处理请求,否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1:构造规范请求 使用APP方式进行签名认证,首先需要规范请求内容,然后再进行签名。客户端API网关使用相同的请求规范,

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  • APP认证工作原理

    APIC收到请求后,执行1~3,计算签名。 将3中的生成的签名5中生成的签名进行比较,如果签名匹配,则处理请求,否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1:构造规范请求 使用APP方式进行签名认证,首先需要规范请求内容,然后再进行签名。客户端APIC使用相同的请求规范,可

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  • 产品架构和功能原理

    行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步,主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致,但是基于不同的业务使用场景,两个功能还是有些差异。

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  • HDFS基本原理

    块”与其归属文件的对应关系。 Standby NameNode:Active NameNode中的数据保持同步;随时准备在Active NameNode出现异常时接管其服务。 Observer NameNode:Active NameNode中的数据保持同步,处理来自客户端的读请求。

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  • Oozie基本原理

    Oozie基本原理 Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架,它能够提供对Hadoop作业的任务调度协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用,默认集成到Tomcat中,采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console,该Console

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  • Doris基本原理

    MySQL Tools Doris采用MySQL协议,高度兼容MySQL语法,支持标准 SQL,用户可以通过各类客户端工具来访问Doris,并支持 BI工具无缝对接。 FE 主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据的管理、节点管理相关工作。 BE 主要负责存储数据、执行查询计划、副本负载均衡。

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  • 异地双活原理介绍

    异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能,通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力,实现了业务恢复和故障恢复解耦,保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案,即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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  • 总览

    图8 集群主要指标 成长地图,详情请参见•成长地图。 产品动态,详情请参见•产品动态 特色功能,详情请参见•DWS特色功能。 父主题: 监控告警

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  • 工作负载伸缩原理

    在Kubernetes社区HPA功能的基础上,增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 CronHPA提供HPA对象的兼容能力,您可以同时使用CronHPAHPA。 CronHPAHPA策略共同使用:CronHPA作用于HPA策略之上,用于定时调整HPA策略的实例数范围。 CronHPA策略单独使用:CronHPA

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  • 工作负载伸缩原理

    k8s.io: 主要提供Kubernetes Object相关的自定义监控指标。 external.metrics.k8s.io:指标来源外部,任何的Kubernetes资源的指标无关。 扩缩容决策算法 HPA controller根据当前指标和期望指标来计算缩放比例,计算公式如下:

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  • HBase基本原理

    障恢复后,原主用Master降为备用。 Client Client使用HBase的RPC机制Master、RegionServer进行通信。ClientMaster进行管理类通信,RegionServer进行数据操作类通信。 RegionServer RegionServe

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  • Hive基本原理

    WebHCat的逻辑架构图 Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和MapReduce架构的数据仓库,其主要能力是通过对HQL(Hive Query Language)编译和解析,生成并执行相应的MapReduce任务或者HDFS操作。HiveHQL相关信息,请参考HQL 语言手册。

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  • Kafka基本原理

    费者实例都属于同样的消费组,它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中,Consumer1Consumer2之间为负载均衡方式;Consumer3、Consumer4、Consumer5Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组,则消息会被广播给所

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine基本原理 HetuEngine简介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。大数据生态无缝融合,实现海量数据秒级交互式查询;支持跨源跨域统一访问,使能 数据湖 内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine结构 HetuEn

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  • CarbonData基本原理

    CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式,使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术,以提高计算效率,有助于加速超过PB数量级的数据查询,可用于更快的交互查询。同时,CarbonData也是一种将数据源Spark集成的高性能分析引擎。

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  • CDL基本原理

    CDL基本原理 CDL简介 CDL(全称Change Data Loader)是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件,并推送到kafka,再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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