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  • pdf文档 πDataCS赋能工业软件创新与实践

    愿景:成为立⾜中国基础数据计算领域的全球顶级⾼科技创新机构 价值观:以⼈为本、开放创新、拥抱变化、诚信正直 拓数派中国总部与全球分支机构 海 外 研 发 中 ⼼ 北京研发中⼼ 杭 州 总 部 上海全球品牌战略与⽣态发展中⼼ ⼴州研发中⼼ @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 国际顶级创始团队 原 Pivotal 中 国 领 与中国⼈民⼤学成立实习基地,打造中 国的云原⽣数据库世界级智⼒⾼地 11月 4月 获得元⽲重元和东吴证券Pre-A轮投资 标 志着企业进⼊快速成长期 拓数派 正式成立 成立杭州总部、北京研发中⼼、 上海全球品牌战略与⽣态发展中⼼ 蓬勃发展的拓数派 驱动数据计算时代的到来 9月 成立加拿⼤研发中⼼ 7月 PieCloudDB云原⽣数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库⾏业全面⾛向云时代 8月 成立⼴州研发中⼼ 成立⼴州研发中⼼ 10月 2022拓数派产品发布会 云原⽣数仓PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进⼊成长期 Day-1 2023 引领数据计算时代到来 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布πDataCS数据计算系统首个计算引擎 PieCloudDB云原⽣虚拟数仓 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 6月 上榜 EqualOcean 2022年源自中国值
    0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前
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  • pdf文档 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS

    据库项目 01 拓数派简介 πDataCS简介 02 πDataCS与龙晰 03 01. 拓数派简介 海 外 研 发 中 心 北 京 研 发 中 心 杭 州 总 部 上海全球品牌战略与生态发展中心 广 州 研 发 中 心 拓数派中国总部与全球分支机构 杭州拓数派科技发展有限公司(又称"OpenPie")是立足于国内,基础数据计算领域的高科技创新机构。 作 为 国 内 云 上 与中国人民大学成立实习基地,打造中国 的云原生数据库世界级智力高地 11月 4月 获得元禾重元和东吴证券Pre-A轮投资 标志 着企业进入快速成长期 拓数派 正式成立 成立杭州总部、北京研发中心、 上海全球品牌战略与生态发展中心 蓬勃发展的拓数派 驱动数据计算时代的到来 9月 成立加拿大研发中心 7月 PieCloudDB云原生数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库行业全面走向云时代 8月 成立广州研发中心 成立广州研发中心 10月 2022拓数派产品发布会 云原生数仓PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进入成长期 Day-1 2023引领数据计算时代到来 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布πDataCS数据计算系统首个计算引擎 PieCloudDB云原生虚拟数仓 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 6月 上榜 EqualOcean 2022年源自中国值
    0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB 的云原生之路

    “Data Computing for New Discoveries”「数据计算,只为新 发现」为使命,成立后的短短10个月时间内,完成了包括头部 产业基金、东吴证券、元禾重元和政府科创平台在内的连续三 轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库 PieCloudDB,以云计算架构为设 计基础,首创全新 eMPP 分布式技术,帮助企业建立竞争壁垒 的同时,实现数据价值最大化,并在新基建中承担可靠和可控 的世界级云数据库底座。 中国的云原生数据库世界级智力高地 11月 4月 获得元禾重元和东吴证券 Pre-A 轮投资 标志着企业进入快速成长期 拓数派 正式成立 成立杭州总部、北京研发中心、 上海全球品牌战略与生态发展中心 12月 获得腾讯投资第二轮持续加注投资 得到众多知名投资机构的关注和认可 蓬 勃 发 展 的 拓 数 派 引 领 数 据 计 算 时 代 的 到 来 9月 杭州萧山区政府“一事一议” 社区版与商业版正式发布 极速进入成长期 Day-1 2023 引领数据计算时代到来 1月 PieCloudDB 爱琴海版本发布 构建坚如磐石的 eMPP 云原生数仓 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布 PieCloudDB「云上云」版 云原生数仓虚拟化引领数据计算时代到来 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 IvorySQL开源数据库社区 免费试用
    0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路

    Computing for New Discoveries”「数据计算,只为新发现」为使命, 成立后的短短10个月时间内,完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库PieCloudDB,以云计算架构为设计基础,首创 全新eMPP分布式技术,帮助企业建立竞争壁垒的同时,实现数据价值最 大化,并在新基建中承担可靠和可控的世界级云数据库底座。 与中国人民大学成⽴实习基地,打造 中国的云原生数据库世界级智力高地 11月 4月 获得元禾重元和东吴证券Pre-A轮投资 标志着企业进入快速成长期 拓数派 正式成立 成⽴杭州总部、北京研发中心、 上海全球品牌战略与生态发展中心 12月 获得腾讯投资第⼆轮持续加注投资 得到众多知名投资机构的关注和认可 蓬 勃 发 展 的 拓 数 派 引 领 数 据 计 算 时 代 的 到 来 9月 杭州萧山区政府“⼀事⼀议”⽀ PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进入成长期 Day-1 2023 引领数据计算时代到来 1月 PieCloudDB 爱琴海版本发布 构建坚如磐石的eMPP云原生数仓 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布PieCloudDB「云上云」版 云原生数仓虚拟化 引领数据计算时代到来 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 @2022 OpenPie. All rights
    0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生数据库PieCloudDB 性能优化之路

    Computing for New Discoveries”「数据计算,只为新发现」为使命, 成立后的短短10个月时间内,完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库 PieCloudDB,以云计算架构为设计基础,首 创全新 eMPP 分布式技术,帮助企业建立竞争壁垒的同时,实现数据价 值最大化,并在新基建中承担可靠和可控的世界级云数据库底座。
    0 码力 | 26 页 | 711.44 KB | 1 年前
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  • pdf文档 TiDB 开源分布式关系型数据库

    3.4 运维和可视化管理- TiDB Dashboard 21 第四章 TiDB Cloud 41TipBcoud 23 第五章 场景案例 5.1 金融 光大银行 - 分布式数据库在光大银行关键业务系统的应用 。""* 26 北京银行- 打造面向未来的商业银行业分布式核心系统 ,, 28 中国银行 -基于 TiZabbix 构建金融业新一代运维监控平台 “"""* 30 PayPay - Exadata 到TiDB HTAP 的升级之路 …37 5.4 零售 多点DMall- TiDB 助力新零售"业财一体化"运营 “039 5.5 互联网 小红书-TiDB HTAP 助力小红书业务升级“0 41 美国点评 -TiDB Operator 开启云原生运维的新时代 。。*",'',43 汽车之家- TiDB 在 818 台网互动项目中的应用 45 5.6教育 VIPKID -TiDB 决方案与咨询、技术支持与培训认证服务,致力于为全球行业用户提供稳定高效、安全可告、开放兼容 的新型数据基础设施,解放企业生产力,加速企业数字化转型升级。 由PingCAP 创立的分布式关系型数据库 TiDB,为企业关键业务打造,具备 分布式强一致性事务、在 线弹性水平扩展、故障自恢复的高可用、跨数据中心多活」 等企业级核心特性,帮助企业最大化发挥数 据价值,充分释放企业增长空间。 目前,PingCAP 已经向包括中
    0 码力 | 58 页 | 9.51 MB | 1 年前
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  • pdf文档 阿里云云数据库 Redis 版 产品简介

    Redis 版(ApsaraDB for Redis)是兼容开源 Redis 协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基 于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 云数据库 Redis 版支持字符串(String)、链表(List)、集合(Set)、有序集合(SortedSet)、哈希表 (Hash)等多种数据类型,及事务(Transactio 版支持灵活的部署架构:单副本、双副本、集群版,能够满足不同的业务场景。 单节点架构: 适用于纯缓存场景,支持单节点集群弹性变配,满足高 QPS 场景,提供超高性价比。 双机热备架构:系统工作时主节点(Master)和备节点(Slave)数据实时同步,主节点故障时系统 自动秒级切换,备节点接管业务,全程自动且对业务无影响,主备架构保障系统服务具有高可用性。 集群架构 集群架构:集群(cluster)实例采用分布式架构,每个节点都采用一主一从的高可用架构,自动容灾 切换,故障迁移,多种集群规格可适配不同的业务压力,无线扩展数据库性能。 云数据库 Redis 版作为云计算服务,其硬件和数据部署在云端,有完善的基础设施规划、网络安全保障、系统 维护服务,确保用户专心致力于业务创新。 混合存储公测开通须知 Redis混合存储系列将于2018年3月29日至2018
    0 码力 | 33 页 | 1.88 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache Doris 在美团外卖数仓中的应用实践

    Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践 序言 美团外卖数据仓库技术团队负责支撑日常业务运营及分析师的日常分析,由于外卖业务特点带来 的数据生产成本较高和查询效率偏低的问题,他们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案,实 现了低成本生产与高效查询的平衡。并以此分析不同业务场景下,基于Kylin的MOLAP模式与基于 Doris引擎的ROLAP模式的适用性问题。希望能对大家有所启发或者帮助。 各种数据 引擎百花齐放,但由于业务的复杂性与多样性,目前并没有哪个引擎能够适配所有业务场景,因 此希望通过我们的业务实践与思考为大家提供一些经验参考。美团外卖数仓技术团队致力于将数 据应用效率最大化,同时兼顾研发、生产与运维成本的最小化,建设持续进步的数仓能力,也欢 迎大家多给我们提出建议。 数仓交互层引擎的应用现状 目前,互联网业务规模变得越来越大,不论是业务生产系统还是日志系统,基本上都是基于Hado 、MOLAP(Kylin)引擎来进行支撑。如下图所示: 如果想及时了 解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章,欢迎关注微信公共帐号:iteblog_hadoop 汇总数据的交互 业务团队日常经营分析最典型的场景就是各种维度下的自定义查询,面对如此灵活可变、所见即 1 / 8 Apache Doris在美团外卖数仓中的应用实践
    0 码力 | 8 页 | 429.42 KB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.0

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 新上线业务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 成熟业务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367 新上线业务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367 已上线业务改造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 事务能力,是保障数据库完整、安全的关键技术,也是数据库的核心技术之一。ShardingSphere 提供在单机数据库之上的分布式事务能力,可实现跨底层数据源的数据安全。 读 写 分离 读写分离,是应对高压力业务访问的手段之一。ShardingSphere 基于对 SQL 语义理解及底层 数据库拓扑感知能力,提供灵活、安全的读写分离能力,且可实现读访问的负载均衡。 高 可 用 高可用,是对数据存储计
    0 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alpha

    ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy,并采用同一注册中心统一配置分片策略,能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统,使得架构师更加自由地调整适合与当前业务的最佳系统架构。 1.2 功能列表 1.2.1 数据分片 • 分库 & 分表 • 读写分离 • 分片策略定制化 • 无中心化分布式主键 1.2.2 分布式事务 • 标准化事务接口 • 垂直分片 按照业务拆分的方式称为垂直分片,又称为纵向拆分,它的核心理念是专库专用。在拆分之前,一个数 据库由多个数据表构成,每个表对应着不同的业务。而拆分之后,则是按照业务将表进行归类,分布到 不同的数据库中,从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要,将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲,是来不及应对互联网业务需求快速变化的;而且, 量和访问量带来的问题,但无法根治。如果垂 直拆分之后,表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值,则需要水平分片来进一步处理。 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片,它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或 某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。例如:根据主 键分片,偶数主键的记录放入 0 库(或表),奇数主键的记录放入 1 库(或表),如下图所示。
    0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前
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