path”，“Target”选择工程下的“backend_signature.py”文件，单击“OK”，完成工程配置。 校验后端签名示例 示例演示如何编写一个基于Flask的 服务器 ，作为API的后端，并且实现一个wrapper，对API网关（即API管理）的请求做签名校验。 API绑定签

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Project”对话框，选择“Python”，单击“Next”。 图2 New Project 再次单击“Next”，弹出以下对话框。单击“...”，在弹出的对话框中选择解压后的SDK路径，单击“Finish”。 图3 选择解压后的SDK路径 完成工程创建后，目录结构如下。 图4 新建工程的目录结构 “main

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requests命令。 执行pip list查看安装结果。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使用，建议您遵从国家的相关法律采取足够的措施，以确保用户的个人数据受到充分的保护。 本文档所述Demo仅用于功能演示，不允许客户直接进行商业使用。 本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。

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Python 开发事件函数 python模板 制作依赖包

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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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数描述的是当前线程和绑定到当前线程上的session缓存的总大小。 参数类型：整型 参数单位：kB 取值范围： 方式一：设置为不带单位的整数，整数范围为1*1024～512*1024。建议设置为1024的整数倍。例如设置为2048，表示2048kB。 方式二：设置为带单位的值，范

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、散列为基础的聚集、散列为基础的IN子查询处理中都要用到。 对于复杂的查询，可能会同时并发运行好几个排序或者散列操作，每个都可以使用此参数所声明的内存量，不足时会使用临时文件。同样，好几个正在运行的会话可能会同时进行排序操作。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET

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临时磁盘文件之前使用的内存大小。带partial cluster key的表、带索引的表插入，创建表索引，删除表和更新表都会用到。 参数类型：USERSET 多个正在运行的会话可能会同时进行表的局部排序操作，因此使用的总内存可能是psort_work_mem的好几倍。 取值范围：

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添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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_name} 删除点的标签。 导出过滤后的点 2.2.7 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=export 导出满足过滤条件的点集合。 删除过滤后的点 2.2.7 POST

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MySQL到GeminiDB Redis数据延迟大概是多少，会受哪些因素影响 开启内存加速后，是否会对源端MySQL有影响 开启内存加速的GeminiDB Redis短时间要处理大量的binlog，会不会占用较多的资源，导致在线业务受损 父主题： 常见问题

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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Python文件 可以使用该配置来运行任意Python文件。 要在没有手动创建启动配置的时候快速运行Python文件，可以在资源管理器右键单击该文件或其代码编辑器中右键单击，从上下文菜单中选择“在终端中运行 Python 文件“。CodeArts IDE会自动为此文件创建Python

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Python模块 您可以使用该配置来运行任意Python模块。 启动配置属性 启动配置示例 父主题： 启动配置

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Python示例 本章节主要介绍通过Python语言的MongoDB客户端连接集群实例的方法。 前提条件 连接数据库的 弹性云服务器 必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks

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Python类型 APM支持的Python类型 APM支持Python类应用，目前已支持多种主流框架、web服务器、通讯协议、数据库等，可实现应用轻松接入。 表1 skywalking探针Python组件和框架 探针类型 组件 版本 skywalking探针 aiohttp 3.7+

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Python语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Python 2.7 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Python函数开发指南。 Python 3.6 √ Python 3.9 √ Python 3.10 √ 父主题： 支持的编程语言

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