На самом деле я хочу скопировать 50 ГБ базы данных с одного сервера на другой сервер, я просто хочу знать, какой из трех вариантов лучше.
Спасибо
Импорт дампа против параллельной обработки против Hadoop
26.05.2014
- Лучший открыт для интерпретации; без предопределенного детерминанта для приписывания лучшего эпитета варианту невозможно хорошо ответить на этот вопрос. Сказав это, 50 ГБ не так уж и много. expdp, rsync, impdp должны быть в порядке. Обычно я немного разделяю его, чтобы максимально использовать преимущества сети. 26.05.2014
Ответы:
1
Предполагая, что вам не нужно преобразовывать данные, вы не увидите никакого выигрыша от использования Hadoop (или параллельной обработки, если уж на то пошло) в этом сценарии.
См. этот вопрос о копировании данных Oracle между серверами < /а>
26.05.2014
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..