threads.per.data.dir 10 在Kafka启动过程中，数据量较大情况下，可调大此参数，可以提升启动速度。 background.threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。 num.replica

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解决方案&防护措施 针对UDP反射放大攻击方式，您可根据业务的实际情况做出应对措施，下面提出几点建议性防护措施，供您参考。 关注网络安全防护设备和服务厂商发布的最新安全公告，及时对此类攻击做出针对性防护策略。 云服务器 内通过防火墙对UDP端口进行限制。 通过安全组对UDP端口进行

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解决方案加速场 解决方案加速场介绍 架构模板 用例模板 工具&示例代码 解决方案实践 解决方案信息库 数据资产模型

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如何处理API对应的数据表数据量较大时，获取数据总条数比较耗时的问题？ 问题场景 创建API时，已打开“返回总条数”开关。当API对应的数据表数据量较大时，获取数据总条数比较耗时。 图1 返回总条数 解决方案 在分页查询时，您可以通过参数（参数名use_total_num）控制是否计算并返回数据总条数。

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GeminiDB Cassandra支持了大key的检测与告警。在CES界面，可以配置实例的大key告警，具体方法请参见设置告警规则。 当发生大key事件时，系统会第一时间发送预警通知，您可以前往CES界面查看监控事件数据，及时处理，避免业务波动。 图1 大key告警查看事件 告警字段说明如下：

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解决方案加速场 集成架构模板ID在哪里获得？ 是否能使用没有上架的架构模板？ 方案被删除后，其之前发布的解决方案信息库下架然后再次上架是否受影响？

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训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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Astro大屏应用。 购买配置说明： 请根据需求进行购买。 其中，AstroCanvas大屏仅支持通过包周期方式进行购买。 包周期购买时，如果仅需购买安全云脑大屏，无需购买AstroCanvas大屏，则请先选择“现在购买”，并勾选大屏下方的不购买AstroCanvas大屏，仅购买指标提示信息。

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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11版本和增强版，不支持大版本升级。 由于操作系统限制，部分实例暂不支持进行大版本升级，具体可升级版本查看界面可升级列表。 灾备实例不支持大版本升级。 大版本升级前，需要先进行升级检查，如果在有效期内没有检查成功的报告，则不允许进行大版本升级。 升级插件限制说明 在大版本升级检查成功后

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管理解决方案 查看/修改商品 下架/上架商品 父主题： 商品管理

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解决方案配置单 生成解决方案配置单 父主题： 基线解决方案

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卸载解决方案资源 登录“ 资源编排 RFS 资源栈”。 找到该解决方案部署成功后的资源栈，单击该方案资源栈最右侧的“删除”按钮。 图1 一键卸载 在弹出的“删除资源栈”确认框中，输入“Delete”，单击“确定”，即可卸载解决方案。 图2 删除资源栈确认 父主题： 快速卸载

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Service，DES）是一种海量数据传输解决方案，支持TB到PB级数据上云，通过Teleport设备或硬盘（外置USB接口、SATA接口、SAS接口类型）向华为云传输大量数据，致力于解决海量数据传输网络成本高、传输时间长等难题。 如果源端存在数据量特别大的存储（例如数据库备份目录所在存储

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单次batch插入entry的条数上限，默认为1000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。 batch.size.bytes 单次batch的总数据量上限，默认为1mb。如果单条数据非常

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单次batch插入entry的条数上限，默认为1000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。 batch.size.bytes 单次batch的总数据量上限，默认为1mb。如果单条数据非常

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受技术等多种因素制约，盘古大模型服务存在一些约束限制。 不同模型请求的最大Token数有所不同，具体信息请参见模型能力与规格。 关于模型支持的训练数据量要求，例如NLP大模型，请参考《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 训练NLP大模型 > NLP大模型训练流程与选择建议”。

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确而全面的回答。然而，依赖通用大模型自身知识来回答问题，在某些垂直领域应用中会面临挑战： 通用大模型的原始训练语料中针对特定垂直领域的数据较少，导致在这些领域的问答表现不佳。 某些垂直领域拥有大量高价值的私有数据，但这些数据未被通用大模型吸纳。 大模型在训练完成后难以快速有效地更

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什么是盘古大模型 盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练和模型部署为一体的一站式大模型开发平台及大模型应用开发平台，盘古NLP、科学计算模型能力通过ModelArts S

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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数据迁移，整表查询且该表数据量大，那么查询时间较长。 查询过程中，其他用户频繁进行commit操作。 Oracel的RBS（rollbackspace 回滚时使用的表空间）较小，造成迁移任务没有完成，源库已更新，回滚超时。 建议与总结 调小每次查询的数据量。 通过修改数据库配置调大Oracle的RBS。

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