各产品系列对比 主实例 产品系列 说明 使用场景 支持引擎 单机基础版 由一个主节点组成,性价比高 个人学习场景 微型网站 中小企业的开发测试环境 MySQL、 SQL Server、 Postgre SQL 双机高可用版 由一个主节点和一个备节点组成,主备节点间保持高可用同步 大中型企业的生产数据库 互联网、物联网、零售电商、物流、游戏等行业的数据库 MySQL、SQL Server、 Postgre
为什么我向数据库中导入数据时,无法顺利进行? 当用户使用数据库管理服务(phpMyAdmin)向数据库中导入数据的时候,可能由于SQL文件中有锁表语句导致任务被卡住而无法顺利进行。解决方法:在导出SQL文件的时候指定--skip-add-locks。 怎么快速把旧BCH主机的数据转移到新的BCH主机上?
3.1 数据变更 数据变更支持多种产品类型,支持普通数据变更、无锁数据变更、无锁表结构变更,DML支持数据备份,DDL支持变更前后表结构对比。 3.2 数据导入 数据导入支持多种产品类型,支持SQL、CSV两种数据文件类型,支持UTF8、GBK、Latin1三种文件编码类型,支持最大5G文件的上传,适用于大批量的数据变更场景。
用户可以根据计算和存储需要,灵活的对节点进行扩展。其中Compute Node节点在扩展后,PALO会自动根据节点间的负载情况,进行数据分片的自动均衡,无需人工干预。 物化视图和预聚合引擎 PALO支持通过物化视图或上卷表的形式对数据预聚合计算后的结果进行存储,从而加速部分聚合类场景的查询效率。同时,PALO能够保证物化视图和基础表之间的数据一致性,从而使得物化视图会查询和导入完全透明。
云原生生态兼容:BMR on CCE 完全支持 Spark、Flink、Kyuubi 等核心大数据组件的容器化运行,并与百度对象存储(BOS)及其他云服务无缝集成。通过容器化封装和 Kubernetes 统一调度,平台实现组件间的灵活组合与高效协同,为企业构建现代化、可靠且可扩展的云原生大数据计算环境提供坚实支撑。
输入 输入是一个数据集,选择任意几列数据,所有选择的列都必须是数字类型。 输出 输出数据之间的相关系数矩阵。 字段参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 计算方法 是 相关系数的计算方法: pearson spearman 无 使用示例 构建算子结构,配置参数,完成训练。 查看训练结果。 协方差 协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。
组件介绍 Spark:基于内存计算的分布式数据处理引擎,支持批处理、流计算、SQL 查询及机器学习,具备高性能与高扩展性。 Flink:面向流批一体的大数据计算引擎,擅长低延迟、高吞吐的实时计算与复杂事件处理。 Kyuubi:高性能的分布式 SQL 查询网关,提供统一的多租户访问入口,简化 Spark SQL 等计算引擎的使用。
选择侧边导航或者快速访问中 数据加工>开发(顶部导航)>实时作业(侧边)>Flink作业 后进入Flink作业。 新建文件夹。单击新建按钮选择新建文件夹,填写相关配置项即可新建成功。 新建作业。单击新建按钮选择新建作业,文件夹支持自行选择存放作业,填写完毕点击确定新建成功。 FlinkSQL:用户通过写SQL的方式就能够进行实时Flink作业的开发。
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具体来说,左右表的数据会根据 JOIN 条件计算得到的 Hash 值进行分区,然后这些分区数据被发送到相应的分区节点上。 该方法的网络开销主要包括两个部分:传输左表数据 T(S) 所需的开销和传输右表数据 T(R) 所需的开销。该方法的仅支持 Hash Join 操作,因为它依赖于 JOIN 条件来执行数据的分桶操作。