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本页介绍天翼云TeleDB数据库高效的分布式数据查询能力。 TeleDB支持提供高效的分布式数据查询能力。分布式查询架构主要由四部分组成,分别为:客户端、GTM、CN和DN。 客户端:负责发送读写请求,缓存数据和文件,接收返回结果。 GTM:负责提供全局事务id和快照。 CN:负责全局事务、SQL优化、计划分发和结果汇聚。 全局事务:从GTM获取全局事务id和快照。 SQL优化:生成最优的执行计划。 计划分发:将全部计划或部分计划分发给相应的DN。
选择MRS HBase可以实现物流数据毫秒级实时入库更新,并支持百万级时序数据查询分析。 MapReduce服务(MRS Hive) Hive是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。使用MRS Hive可实现TB/PB级的数据分析,快速将线下Hadoop大数据平台(CDH、HDP等)迁移上云,业务迁移 “0”中断,业务代码 “0”改动。
--主机大数据源服务器IP地址。192.168.0.233端口大数据源服务器的端口号。3306数据库名称输入数据库名称。--单击“确定”,大数据源资产添加完成。大数据资产添加完成后,该大数据源的状态“连通性”为“检查中”,DSC会测试数据源的连通性,即测试DSC是否能够通过您配置的用户名和密码正常访问添加的大数据源。数据安全中心DSC能正常访问已添加的大数据源,该大数据源的状态“连通性”状态为“成功”。若数据安全中心DSC不能正常访问已添加的大数据源,该大数据源的“连通性”状态为“失败”。
海量数据存储:利用HBase实现海量数据存储,并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询:利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景,在数据输入系统的过程中,对数据进行处理。 例如在梯联网行业,智能电梯的数据,实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 详见下图:梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集:利用Flume实现实时数据采集,并提供丰富的采集和存储连接方式。
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一般在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理时，这种大数据量的查询，就不能使用普通的查询方式，直接将数据全部加载出来到内存中，很可能会发生OOM(内存溢出)，并且对应大数据量的查询，查询会很耗时，从而不能满足业务需求，该查询方式会耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成需要的对象，所有这种方式是远远不能满足业务需求的，对于百万级以上的数据需要对查询方式做特殊处理，下面将介绍三种处理大批量数据查询的方式： 1、分页查询 对于大数据量的查询，我们可以使用分页来进行查询
总结： 本文介绍了使用Hive解决大规模数据查询和分析问题的基本原理和步骤，并给出了一个计算销售总量的示例。通过使用Hive，我们可以充分利用分布式计算的优势，高效地处理和分析大规模数据。希望本文能对计算机工作人员在处理大数据时有所帮助。
未来，随着大数据和物联网技术的不断发展，时空数据的应用场景将更加广泛，对HTAP数据库的查询性能要求也将更高。因此，需要进一步研究和探索新的时空数据查询优化技术，以满足实际应用的需求。
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关于天翼云旅游大数据平台产品下线公告 尊敬的天翼云客户因业务结构调整,天翼云将于7月25日下线旅游大数据平台产品(https://www.ctyun.cn/products/lydsjpt),请在正式下线之前完成相关的数据迁移工作。对您的影响: 1、新增客户:2023年7月25日起,您将无法新订购天翼云旅游大数据平台产品。同类产品已在中国电信集团公司上线销售,天翼云可提供代报价服务。 2、存量客户:数据服务维护至合同期结束。待合同到期后会提供1个自然月的历史数据查询服务。
在批量数据处理方面,平台基于Spark3组件增强了大规模数据批量处理性能,相较于过往的作业效率,提升了1.2倍;在交互式数据分析方面,通过对Doris进行自主研发改造,数据查询效率提升了50%,并实现了租户行列权限的精细化管理;此外,平台采用业界内当前流行的Flink CDC和Hudi技术,实现后端业务平台和新一代运营业务系统等原生数据全增量入湖能力,进一步完善了数据汇聚场景。
生态环境大数据解决方案 播放视频 以国家、生态环境部、省政府关于“生态环境监测网络”等有关要求为依据,依托混合云、专属云部署生态环境大数据平台,全面提升生态环境综合监管能力,为打好污染防治攻坚战提供有力支撑。
