引擎简介
时序索引：时序引擎内置时序索引能力，支持百亿级时间线多维数据高性能查询。时序计算：时序引擎提供丰富的时序聚合计算能力，聚合引擎支持10+核心聚合算子，20+填充策略，10+插值算法。弹性伸缩：时序引擎采用分布式架构，支持在线弹性...
核心优势
HBase增强版在RPC、内存管理、缓存、日志写入等方面深度优化，通过高性能数据结构、协程、合并提交、可检索编码等核心技术大幅提升读写的性能，在相同资源规格下，吞吐性能平均达到HBase社区版的3倍，最高可达HBase社区版的7倍以上。...
内置全密态能力
全密态数据库（EncDB）-提供端到端（客户端到数据库服务端）全程加密的高性能数据库服务，兼具传统数据库通用能力与隐私数据安全保护能力；其信任根基于TEE可信执行环境与数字密码学技术，用户像操作普通数据库一样简洁易用，且仅用户自身...
数据导入方式介绍
为满足多样化的数据导入需求，云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 提供了多种数据导入方式，包括：通过外表导入数据、使用DataWorks导入数据和利用JDBC通过程序导入数据等。本文介绍各导入方式的特性及适用场景，帮助您选择正确的数据导入...
概述
同一份数据以不同的格式保存，数据所占用的...数据采用高性能的列存储格式，提升数据查询性能。支持嵌套的数据模型。自带性能友好的统计元信息。减少53.3%560MB ORC Hadoop生态格式的数据。自带性能友好的统计元信息。高压缩比 减少80.4%235MB
Impala概述
Impala为存储在Apache Hadoop中的数据，提供了高性能和低延迟的SQL查询。使用Impala，您可以通过SELECT、JOIN和聚合函数实时查询存储在HDFS或HBase中的数据。背景信息 Impala使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）和ODBC驱动...
Tair（Redis企业版）与Redis社区版特性对比
需要高性能且高数据持久化要求，且成本作为次要考虑因素的数据缓存与存储场景。磁盘型 低成本：最低为Redis社区版的15%。性能：约为Redis社区版的60%，更多信息请参见 磁盘（ESSD）型性能白皮书。磁盘存储：数据分布在ESSD或SSD中，容量可...
Tair（Redis企业版）简介
实例存储介质 随着互联网的高速发展，业务场景变得越来越丰富和复杂，Tair（Redis企业版）作为一个高可用、高性能的分布式NoSQL数据库，从访问延时、持久化需求、整体成本这三个核心维度考量，基于DRAM、NVM和ESSD云盘存储介质，推出了多种...
查询概述
通常情况下，SelectDB会自动优化查询规划和执行过程，达到开箱即用状态，直接体验到高性能的数据分析性能服务。对于部分场景有更高性能需求的用户，请参见 查询加速 章节相关内容。湖仓一体 SelectDB提供多源数据目录功能（Multi-Catalog或...
查询和修改数据复制方式
本文介绍如何查询和修改RDS PostgreSQL实例的数据复制方式，提高云数据库性能或可用性。前提条件 实例为PostgreSQL高可用系列（云盘）。如需修改 数据复制方式 为 半同步，则需要实例内核版本为20220228及以上版本。如何升级内核小版本，请...
内存型
云原生内存数据库Tair 内存型（简称内存型）适合并发量大、读写热点多、高性能场景，内存型重点增强了多线程性能并集成多个自研扩展数据结构。购买方式 创建实例 主要优势 类别 说明 兼容性 100%兼容原生Redis，无需修改业务代码，提供 ...
云数据库Redis版产品选型必读
需要高性能且高数据持久化要求，且成本作为次要考虑因素的数据缓存与存储场景。磁盘型 低成本：最低为Redis社区版的15%。性能：约为Redis社区版的60%，更多信息请参见 磁盘（ESSD）型性能白皮书。磁盘存储：数据分布在ESSD或SSD中，容量可...
互联网服务：小打卡
业务挑战 圈子打卡日记数据量大，有10亿级数据的高性能存储诉求。百万级活跃用户，有高并发读写诉求，同时需要在10亿级数据存储情况下保证平稳的读写性能。圈子打卡日记业务在根据圈子做水平拆分表之后，还存在通过用户维度查询打卡日记的...
Tair选型指南
步骤 选型操作 说明 1 选择存储介质 云原生内存数据库Tair 面向高性能、高性价比和超大规格等多种场景提供不同的存储介质，分别为内存型、持久内存型和磁盘型。2 选择部署架构 云原生内存数据库Tair 支持 标准架构、集群架构 和 读写分离...
Tair扩展数据结构概览
Cpc 无 TairCpc是基于CPC（Compressed Probability Counting）压缩算法开发的数据结构，支持仅占用很小的内存空间对采样数据进行高性能计算，支持滚动窗口和滑动窗口，可以更好地支持流式运算，支持大数据分析中常用的聚合算子，如：...
Tair命令概览
Cpc 无 TairCpc是基于CPC（Compressed Probability Counting）压缩算法开发的数据结构，支持仅占用很小的内存空间对采样数据进行高性能计算，支持滚动窗口和滑动窗口，可以更好地支持流式运算，支持大数据分析中常用的聚合算子，如：...
什么是云数据库Redis版
实例类型 版本类型 简介 云数据库Redis社区版 兼容开源Redis的高性能内存数据库产品，支持主从双副本、集群、读写分离等架构。云数据库Redis企业版 Redis企业版作为云数据库Redis社区版的基础上开发的强化版Redis服务，从访问延时、持久化...
ECU详解
ECU规格 系列 型号 内存 磁盘类型 SSD磁盘容量 HDD磁盘容量 高性能 C4 30GB SSD 180GB-C8 45GB SSD 480GB-H8 160GB SSD 2TB-大存储 S2N（S2）45GB SSD+HDD 480GB 2TB S8N 120GB SSD+HDD 1TB 8TB 注意事项 分析型数据库MySQL版默认采用双...
产品架构
LindormStream内部包含流存储、流计算两大组件，通过两者的一体化部署和深度融合，支持流数据的高性能实时处理。其中，流存储负责消息日志数据的写入和订阅，兼容开源Kafka API，并且数据持久化存储在底层LDFS中，具备高吞吐、低成本、弹性...
高性能参数模板
本章节详细介绍 PolarDB MySQL版 支持的高性能参数模板中的参数设置情况，以及如何开启高性能参数模板和开启高性能模板前后的性能提升情况。高性能参数模板简介 由于PolarDB的参数比较多，针对特定场景进行参数适配的学习成本比较高。为了...
PolarDB-X历史
PolarDB-X 2.0已全面拥抱开源，毫无保留地和全世界的MySQL社区共同成长，将高性能分布式数据库质量进一步提升，使用门槛尽可能降低。未来，国产化、HTAP混合负载、快速容量变更、多区域容灾多活等均是PolarDB-X 2.0的探索方向。
产品概述
既提供高性能离线数据处理，也支持高并发在线分析查询，是各行业有竞争力的PB级实时数据仓库方案。主要功能 易适配，免调优 支持SQL 2003，部分兼容Oracle语法，支持PL/SQL存储过程。新一代SQL优化器，实现复杂分析语句免调优。PB级数据秒...
快速入门综述
高性能：以字母C或者H开头的ECU为高性能集群，数据全部存储在SSD磁盘中。适用于对性能要求高、查询并发高的业务场景。大存储：以字母S开头的ECU为大存储集群，采用SSD或HDD分层存储架构，热点数据存储在SSD磁盘中，冷数据存储在HDD磁盘中。...
什么是PolarDB MySQL企业版
产品架构 云原生数据库PolarDB 基于Cloud Native设计理念，既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、快速迭代的优势。产品架构如下：图 1.产品架构图 PolarDB MySQL版 的产品架构具有如下特点：一...
整体架构
其次将实时数据存储在单独的存储IO节点（EIU）上，保证行级的数据实时性，同时对全量数据构建索引，并通过缓存能力对数据进行加速，满足百毫秒级高性能在线分析场景。计算层：羲和计算引擎，智能选择计算模式。开源Spark计算引擎，满足多种...
功能优势
高维向量数据的高准度和高性能 以典型的人脸512维向量为例，分析型数据库MySQL版向量分析提供百亿向量100 QPS、50毫秒响应时间（RT）约束下99%的数据召回率；两亿向量1000 QPS、1秒 RT约束下99%的数据召回率。结构化和非结构化混合检索 ...
实例选型和集群规划
实例配置选型 如果有5 TB的原始数据，针对高性能分析场景，并有100并发以上的查询，建议采用SSD存储类型，单节点4核32 GB内存的实例规格，考虑到一定的存储安全水位80%，每个节点存储空间为200 GB，总共32个节点实例。云原生数据仓库...
SmartData常见问题
JindoFS缓存模式和Block模式可以利用集群本地磁盘或内存来缓存数据，对于新写入的数据和重复读取的数据具有显著加速效果。在同样集群条件下，对于Spark或Hive分析计算，跟HDFS相比集群吞吐是相当的，甚至优于HDFS。JindoFS写性能如何？因为...
HBase使用OSS-HDFS服务作为底层存储
HBase是Hadoop生态中的实时数据库，有较高的写入性能。OSS-HDFS服务是阿里云新推出的存储空间类型，并兼容HDFS接口。JindoSDK支持HBase使用OSS-HDFS服务作为底层存储，同时支持存储WAL文件，实现存储与计算分离。相对于本地HDFS存储，OSS-...
客户案例
客户需求 集群水位高，性能差，亟待大数据综合治理。IDC大数据每年投入成本高，希望降本提效。价值体现 从大数据平台上云整体“降本增效”的方案快速切入，迁移到大数据MaxCompute、实时计算、DataWorks后，部分任务有10倍以上的性能提升，...
使用JindoFS作为HBase的底层存储
背景信息 HBase是Hadoop生态中的实时数据库，有很高的写入性能，E-MapReduce HBase支持使用JindoFS或OSS作为底层存储，相对于HDFS存储，使用更加灵活。说明 建议您使用EMR-3.36.0及后续版本的集群。JindoFS配置 以EMR-3.36.0版本为例，创建...
应用场景
云服务器ECS具有广泛的应用场景，既可以...推荐使用 弹性高性能计算E-HPC，弹性高性能计算可以将计算能力积聚，用并行计算方式解决更大规模的科学、工程和商业问题。更多案例 更多关于云服务器ECS的应用场景，请参见 云服务器ECS客户案例。
测试结果
本次测试采用3种不同的测试场景，针对开源自建的Hadoop+Spark集群与阿里云云原生数据湖分析DLA Spark在执行Terasort基准测试的性能做了对比分析。本文档主要展示了开源自建Spark和DLA Spark在3种测试场景下的测试结果及性能对比分析。1 TB...
文件存储 HDFS 版和对象存储OSS双向数据迁移
文件存储 HDFS 版 允许您就像在Hadoop的分布式文件系统中一样管理和访问数据，并对热数据提供高性能的数据访问能力。对象存储OSS是海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，提供标准型、归档型等多种存储类型。您可以在 文件存储 HDFS 版 ...
MapReduce常见问题
结果表中会保留两个MapReduce计算之后的重复数据吗？Hadoop中可以选择多个Node进行分布处理（一个Node表示一台机器），那么MaxCompute MapReduce进行分布处理时，该如何设置Node？不使用Combiner时输出正常，使用Combiner后Reduce没有输入...
内存型
提供数据和应用的使用时保护 适用场景：人工智能场景，如深度学习与训练、AI推理等 HPC等高性能科学计算场景 大中型数据库系统、缓存、搜索集群 大型在线游戏服务器 其他对性能要求较高的通用类型的企业级应用 与操作系统的兼容性说明 更多...
概述
高性能版（推荐使用）：基于基础版Spark全密态引擎提供的数据加密能力，高性能版的Spark全密态计算引擎结合Gluten和Velox，提供了向量化计算的能力，在保证数据传输与存储过程安全的同时，提升了数据处理效率。基础版和高性能版Spark全密态...
Jindo DistCp场景化使用指导
如果要Copy的所有文件中小文件的占比较高，大文件较少，但是单个文件数据较大，在正常流程中是按照随机方式来进行Copy文件分配，此时如果不做优化很可能造成一个Copy进程分配到大文件的同时也分配到很多小文件，不能发挥最好的性能。...
Jindo DistCp场景化使用指导
如果要Copy的所有文件中小文件的占比较高，大文件较少，但是单个文件数据较大，在正常流程中是按照随机方式来进行Copy文件分配，此时如果不做优化很可能造成一个Copy进程分配到大文件的同时也分配到很多小文件，不能发挥最好的性能。...
Jindo DistCp场景化使用指导
如果要Copy的所有文件中小文件的占比较高，大文件较少，但是单个文件数据较大，在正常流程中是按照随机方式来进行Copy文件分配，此时如果不做优化很可能造成一个Copy进程分配到大文件的同时也分配到很多小文件，不能发挥最好的性能。...
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