hard分片中进行保存，数据平均分布后，保证了查询的高度并行性，以提升数据的查询性能。 从纵向来看，每个shard内部有多个副本组成，保证分片数据的高可靠性，以及计算的高可靠性。 数据分布设计 Shard数据分片均匀分布 建议用户的数据均匀分布到集群中的多个shard分片，如图1所示有3个分片。

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lock就是一个分片，否则就会将一个block文件分隔为多个分片，如果block中剩下的一小段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0

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incremental.snapshot.chunk.size int 50000 分片大小，决定了全量阶段单个分片最大数据的数据条数以及分片个数。分片大小越大，单个分片数据条数越多，分片个数越小。 当表的条数过多时，作业会划分较多的分片，从而占用过多的内存导致内存问题，请解决表的条数适当调整该值。 当scan

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500ms。 实时语音识别 代码示例请参考SDK文档。 当前SIS服务对于8k音频的分片大小限制为[160, 32768]字节, 16k音频的分片大小限制为[320, 65536]字节, 分片大小超出上限或低于下限会报错。 父主题： 实时 语音识别 请求

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，通常在实例节点所在物理机带宽资源充足的前提下，实例可调整的单分片最大带宽为2048 Mbit/s。 实例带宽与单分片带宽的关系如下： 单机/主备实例带宽=单分片带宽。 读写分离实例带宽=单分片带宽 * 副本数。 集群实例带宽=单分片带宽 * 分片数，当各分片带宽值不同时，集群实例带宽值为各个分片带宽值之和。

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例时，规格变更的异常处理 问题现象 使用lettuce连接Cluster集群实例，实例执行规格变更后，分片数有变化时，部分槽位（Slot）会迁移到新分片上，当客户端连接到新分片时会出现以下异常问题： 图1 异常现象 详情可参考Lettuce社区：Connection to X not

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key的集合，称为分片集合。但是，如果并未对集合进行分片，则该集合的数据，只会全部存储在某一个shard server上。DDS集群模式允许分片集合和未分片集合在数据库中同时存在。 未分片的集合可以通过命令sh.shardCollection转为分片集合。对集合进行分片之前，需确保集

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CSS服务中如何配置Elasticsearch索引副本数量？ Elasticsearch集群在创建索引时可以指定分片数量，即主分片数量。索引创建成功后，主分片数量不可修改，副本数量可以修改，“副分片数量 = 主分片数量 x 副本数量”。 在Kibana中可以修改Elasticsearch集群的副本数量。

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文件唯一标识。 chunk 是 Int 当前分片序号（从1开始）。 realName 是 String 真实文件名。 chunkSize 是 Long 每一个分片大小。 totalSize 是 long 文件总大小。 totalChunk 是 Int 文件分片总数。 complete 是 boolean

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where data_files != 0 and error_count != 0; 执行下面SQL语句，获取发送异常的分片（与3中分片编号相同的shard_num对应的分片）节点IP（系统表system.clusters中host字段值）。 select * from system.clusters;

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传用户token时，此字段为必传项 chunk_index 是 Long 分片索引，第几个分片 取值范围：1-100 merge 是 Boolean 是否合并已上传的分片（包含本次分片内容）,true total_chunk_num 是 Long 总分片数 0-100 parent_file_size 是

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数据的流程。图中的P表示主分片Primary，R表示副本分片Replica，主副分片在数据节点Node里是随机分配的，但是不能在同一个节点里。 客户端向Node1发送写数据请求，此时Node1为协调节点。 节点Node1根据数据的_id将数据路由到分片2，此时请求会被转发到Node3，并执行写操作。

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上传阶段：根据初始化阶段获取的已上传的分片文件，将未上传的分片文件进行上传即可。如果该文件是第一次上传，则需要上传全部分片；如果第一次未能成功上传全部分片，则该阶段只上传未成功上传的分片文件即可；如果该文件之前已经成功上传过，则该阶段可以直接跳过。上传时不同分片之间可以并行上传。 文件类型分为两种：零件和装配体。

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dConcern和writeConcern。 复合哈希分片键（Compound Hashed Shard Keys） 在4.4以前的版本中，当您指定哈希分片键时，只能指定单字段的哈希分片键，但是长期以往很容易导致集合数据在分片上分布不不均。 在最新的4.4版本中支持了复合哈希索引

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塞时间太久，则会导致迁移失败。 容易造成集群分片不均的情况。 各分片内存使用不均。例如某个分片占用内存较高甚至首先使用满，导致该分片Key被逐出，同时也会造成其他分片的资源浪费。 各分片的带宽使用不均。例如某个分片被频繁流控，其他分片则没有这种情况。 客户端执行命令的时延变大。

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目的版本号，由ASCII字符组成，位数不足时，后补“0X00”。 分片序号 WORD 表示请求获取的分片序号，从0开始计算，分片的总数为软件包大小除以每个分片的大小并向上取整获得。设备可以保存已经收到的分片，下次直接从缺失的分片开始请求，达到断点续传的效果。 响应消息： 方向：平台->设备

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目的版本号，由ASCII字符组成，位数不足时，后补“0X00”。 分片序号 WORD 表示请求获取的分片序号，从0开始计算，分片的总数为软件包大小除以每个分片的大小并向上取整获得。设备可以保存已经收到的分片，下次直接从缺失的分片开始请求，达到断点续传的效果。 响应消息： 方向：平台->设备

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通过管理控制台的Web CLI功能连接Redis实例。 在Web CLI界面使用flushdb命令，一次只会清理一个分片，如果有多个分片，需要用命令行连接到每个分片的主节点上，分别执行flushdb。 Web CLI方式不支持清空Cluster集群的数据。 父主题： Redis命令

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DN主备倒换概述 DN主备倒换 GaussDB 分布式实例支持对分片内的DN做主备切换，可以选择同一分片内的一个备DN进行升主操作。 以分布式独立部署形态为例，假设配置为3分片、3副本、3可用区。若对分片1中的节点进行主备倒换，并选择将可用区3的备节点升主，则执行主备倒换后，可用区

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索引设计规范。 避免COLLSCAN全表扫描。 查询条件和索引字段匹配有顺序性。 对于集群实例，根据业务对表进行合理地分片，分片设计请参见分片设计规范。 对于分片表，查询条件要基于shardKey进行，避免出现scatter-gather等不必要的查询。详情请参见Distributed

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任务所对应的所有诊断信息。 智能运维的检查项包含如下项目。 检查当前时刻集群的健康状态，其中red表示有主分片未分配，yellow表示有副分片未分配，green表示所有分片均已分配。 检测集群节点数与AZ(可用区)数，判定Elasticsearch分布式集群的高可用性。 检测集群

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