缓存刷新和缓存预热有什么区别？ 缓存刷新和缓存预热的区别如下所示： 缓存刷新：提交缓存刷新请求后，CDN节点的缓存内容将会被强制过期。当用户向CDN节点请求资源时，CDN会直接回源站请求对应的资源返回给用户，并将其缓存。 缓存预热：提交缓存预热请求后，源站将会主动将对应的资源缓存

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Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） Flink Join样例程序（Scala） 父主题： 开发Flink应用

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创建刷新缓存任务 功能介绍 创建刷新缓存任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/cdn/content/refresh-tasks 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 enterprise_project_id 否 String

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管理向量索引缓存 CSS 的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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扩容缓存实例 功能介绍 用户可以为状态为“运行中”的Redis和Memcached缓存实例进行扩容和实例类型从单机升级为主备操作。 URI POST /v1.0/{project_id}/instances/{instance_id}/extend 参数说明见表1。 表1 参数说明

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Flink Join样例程序 Flink Join样例程序开发思路 Flink Join样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用

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12/dev/table/index.html。 Stream SQL Join介绍 SQL Join用于根据两个或多个表中的列之间的关系，从这些表中查询数据。Flink Stream SQL Join允许对两个流式table进行Join，并从中查询结果。支持类似于以下内容的查询： SELECT

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None 服务介绍 分布式缓存服务 D CS 分布式缓存服务介绍 02:30 分布式缓存服务介绍 分布式缓存服务 DCS DCS-数据访问的赛车 01:38 DCS-数据访问的赛车 分布式缓存服务 DCS 缓存管理的操作介绍 04:16 缓存管理 特性讲解 分布式缓存服务 DCS 大Key热Key分析

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rk/join（此join是指同步多个并行任务的barrier）：把计算fork到每个分区，算完后join，然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）都需要物化到内存或存储中，费时费空间；二是join作为全局

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元数据缓存相关 元数据缓存文件存于何处？如何清理？

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数据异常的情况下，支持清空缓存进行数据恢复。 强制 Redis本身没有保障数据强一致的机制和协议，业务不能强依赖Redis数据的准确性。 以缓存方式使用Redis时，所有的key需设置过期时间，不可把Redis作为数据库使用。 强制 失效时间并非越长越好，需要根据业务性质进行设置。 防止缓存击穿 推

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创建预热缓存任务 功能介绍 创建预热任务。 URI POST /v1.0/cdn/preheatingtasks 参数说明请参见表1。 表1 参数说明 名称 是否必选 参数类型 描述 enterprise_project_id 否 String 当用户开启企业项目功能时，该参数生

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"。 engine String 是 缓存引擎：Redis和Memcached。 engine_version String 是 缓存版本。当缓存引擎为Redis时，该字段为必填，取值为3.0、4.0或5.0。当缓存引擎为Memcached时，该字段为可选，取值可为空。 capacity

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管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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refIP string 分布式缓存实例的访问IP地址 refPort integer 分布式缓存实例的访问端口 refName string 分布式缓存实例的名称 refID string 分布式缓存实例的ID chargeMode string 分布式缓存实例的包周期类型 blueprint样例

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及各种指标。 分布式缓存服务 分布式缓存服务（Distributed Cache Service，简称DCS）是一款内存数据库服务，兼容了Redis、Memcached和内存数据网格三种内存数据库引擎，为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，满足高并发及数据快速访问的业务诉求。

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【停售公告】华为云分布式缓存服务Redis 3.0版本停售公告 华为云已停售分布式缓存服务Redis 3.0版本。 停售范围 停售区域：所有区域。 停售影响 该版本停售后，新用户将无法购买Redis 3.0，已购买该版本的用户如果需要由低版本升级到高版本，建议重新购买高版本实例，然后将数据迁移到高版本。

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。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join（此join非上文的join算子，而是指同步多个并行任务的barrier）：把计算fork到每个分区，算完后join，然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一

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。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join（此join非上文的join算子，而是指同步多个并行任务的barrier）：把计算fork到每个分区，算完后join，然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一

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。 窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join（此join非上文的join算子，而是指同步多个并行任务的barrier）：把计算fork到每个分区，算完后join，然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一

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