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Data Lake Analytics-数据分析时代迎来新变革

近期阿里云重磅推出新的数据分析引擎Data Lake Analytics,Data Lake Analytics是Serverless化的交互式联邦查询服务。无需ETL,使用标准SQL即可分析与集成对象存储(OSS)、数据库

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教程:如何使用Data Lake Analytics创建分区表

# 前言 [Data Lake Analytics ](https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics)(后文简称DLA)提供了无服务化的大数据分析服务,帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。

在关系型数据库中,用户可以对大数据量的表进行分区,提高查询的性能。同样在DLA中,用户可以使用分

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青云QingCloud推出MySQL Plus服务 提供金融级强一致性

企业级云服务商青云QingCloud(qingcloud.com)日前推出关系型数据库MySQL的升级版本--QingCloudMySQLPlus,旨在面向对数据一致性和高可用性有强烈需求的企业用户,提供具备金融级强一致性、主从秒级切换,集InnoDB与TokuDB双存储引擎支持的增强型MySQL集群服务,完全满足金融、电商等企业对数据库安全性和可靠性的要求。

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青云QingCloud推出MySQL Plus服务 提供金融级强一致性

企业级云服务商青云QingCloud(qingcloud.com)日前推出关系型数据库MySQL的升级版本--QingCloudMySQLPlus,旨在面向对数据一致性和高可用性有强烈需求的企业用户,提供具备金融级强一致性、主从秒级切换,集InnoDB与TokuDB双存储引擎支持的增强型MySQL集群服务,完全满足金融、电商等企业对数据库安全性和可靠性的要求。

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云场景实践研究第31期:方正舆情

在2015年,方正舆情企业接触阿里云之后,开始逐渐采用阿里云的产品,从ECS、RDS、OTS到MaxCompute等等,由于阿里云RDS兼容MySQL客户端,企业的结构化数据在非常平滑的完成了迁移。目前企业已形成的混合云模式可以实现数据上载每小时处理数据量约1GB左右,TableStore平均写延时在15ms左右,读延时在5ms左右,MySQL数据库容量使用保持在20GB左右,很好的满足了企业的需求。

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关于云数据管理的复兴之路是怎样的?

在最近前往荷兰的商务旅程中,我开始沉思Baruch Spinoza(荷兰)的深远影响。Spinoza是文艺复兴时期的伟大哲学家,与当时的同龄人不同,Spinoza强烈反对传统的神学观点。他的名言之一是:“不要对新思想感到惊讶。

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MySQL?PostgreSQL?又开撕了...

导读

PostgreSQL又开撕MySQL了,我到底该选择站在哪边?

到底我该选哪个 PostgreSQL宣称是:The world's most advanced open source database MySQL则宣称是:The world's most popular open source database 而我的观点是

选择最合适的,而不是“最好”的!

那么,什么才是最合适的呢,我想有几点:

哪个数据库的使用量够大,从业者够多。

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MariaDB ColumnStore初探(2):特性、命令及运维优化

作者介绍 徐良,华为电商DBA, BAT RDS DBA ,拥有多年MySQL管理经验。擅长MySQL性能优化,高可用,高性能,热衷于私有云技术和大数据库架构,目前专注于MySQL支持E,P级数据容量和源码定制研究。

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《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——3.1节概述

本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第3章,第3.1节概述,作者张良均 樊哲 赵云龙 李成华 ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.1 概述3.1.1 Hive简介 Hive最初是应Facebook每天产生的海量新兴社会网络数据进行管理和机器学习的需求而产生和发展的,是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。

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《Hadoop实战手册》一导读

本书能帮助开发者更方便地使用Hadoop,从而熟练地解决问题。读者会更加熟悉Hadoop相关的各种工具从而进行最佳的实践。

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