数据分布式存储 DWS采用水平分表的方式，将业务数据表的元组分散存储到各个节点内，该优势在于，查询中通过查询条件过滤不必要的数据，快速定位到数据存储位置，可极大提升数据库性能。 水平分表方式将一个数据表内的数据，按合适分布策略分散存储在多个节点内，DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE

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分布式环境的数据布局 技术背景 为了解决PB级海量数据的高性能查询和数据导入，DWS采用了两层数据布局机制来利用并发度提高性能：第一层，用户可在创建表时指定数据分布策略（Hash分布、复制分布），数据写入系统时根据对应的分布策略确定存储在哪一个节点上。第二层，节点内部数据进一步通过分区规则进行细分。

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分布式 开发规范 使用JDBC连接数据库 使用ODBC连接数据库 使用libpq连接数据库 使用Psycopg连接数据库 使用Hibernate连接数据库 使用MyBatis连接数据库 使用JayDebeApi连接数据库 父主题： 使用驱动连接实例

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分布式 Oracle数据库兼容性概述 SQL的基本元素 伪列 操作符 表达式 条件 常见的SQL DDL子句 SQL查询和子查询 PL/SQL语言 系统函数 系统视图 高级包 父主题： 与Oracle兼容性说明

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分布式 MySQL数据库兼容MySQL模式 父主题： 与MySQL兼容性说明

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分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题： API

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DataLoader(tr_set, batch_size=batch, shuffle=False) ### 分布式改造，构建DDP分布式数据sampler，确保不同进程加载到不同的数据 ### tr_sampler = DistributedSampler(tr_set, num_replicas=args

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分布式训练 分布式训练功能介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 分布式调测适配及代码示例 分布式训练完整代码示例 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例 基于训练作业启动PyTorch

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分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中，所有实例都运行在独立的 云服务器 上，主要包括以下实例： ABAP Central Services

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异构数据库迁移至 GaussDB 分布式后select查询无order by数据结果集不一致 问题现象 图1 查询SQL中无order by 问题原因 GaussDB 分布式数据中，数据是按照分布键均匀存储在各DN节点上，select查询无order by时，数据随机从DN节点上读取，因此数据结果无法保证一致。

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分布式事务 技术背景 在分布式share nothing架构下，表的数据分布在不同的节点上。客户端的一条或多条语句可能会同时修改多个节点上的数据，这种情况下，会产生分布式事务。分布式事务需要关注： 在各个节点上事务的原子性，分布式事务在所有节点上要么全部成功要么全部失败。 事务的

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Topic列表信息。 发送数据 发送数据。 输入参数 用户配置发送数据执行动作，相关参数说明如表6所示。 表6 发送数据输入参数说明 参数 必须 说明 扩展配置 否 输入键名称和键值，键值模式。 Topic 是 为Kafka 服务器 中的Topic名称。 数据列表 是 选择数组类型的节点输出，可切换为数组模式。

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分布式身份（公测） 概述 分布式身份(DID)管理 可验证凭证(VC)管理 父主题： 区块链 中间件接口

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展开“高级设置 > 分布式缓存”。 单击“绑定分布式缓存”。 选择环境下已绑定的分布式缓存实例。 如果环境下未绑定分布式缓存实例，单击“去所选的环境里添加”，在环境编辑页面，单击“新增可选资源”，为该环境添加已创建的分布式缓存(D CS )资源。 如果选择的分布式缓存实例访问方式为密

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败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。 MSDTC服务提供分布式事务服务，如果要在数据库中使用分布式事务，必须在参与的双方服务器启动MSDTC（Distributed Transaction Coordinator）服务。RDS for SQL Serve

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当同步数据与目标数据库已有数据冲突时（主键/唯一键存在重复等），以目标数据为准，DRS将跳过冲突数据，继续进行后续同步。 覆盖 当同步数据与目标数据库已有数据冲突时（主键/唯一键存在重复等），以源数据为准，DRS将覆盖原来的冲突数据。 报错 当同步数据与目标数据库已有数据冲突时（

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DataLoader(tr_set, batch_size=batch, shuffle=False) ### 分布式改造，构建DDP分布式数据sampler，确保不同进程加载到不同的数据 ### tr_sampler = DistributedSampler(tr_set, num_replicas=args

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当同步数据与目标数据库已有数据冲突时（主键/唯一键存在重复等），以目标数据为准，DRS将跳过冲突数据，继续进行后续同步。 覆盖 当同步数据与目标数据库已有数据冲突时（主键/唯一键存在重复等），以源数据为准，DRS将覆盖原来的冲突数据。 报错 当同步数据与目标数据库已有数据冲突时（

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分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 分布式数据库中间件 分布式数据库中间件（Distributed Database Middleware，简称DDM），解决单机关系型数据库对硬件依赖性强、数据量增大后扩容困难、数据库响应变慢等难题。突破了传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问。 云图说

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服务介绍 分布式数据库中间件 DDM 分布式数据库中间件DDM介绍 02:47 分布式数据库中间件DDM介绍 操作指导 分布式数据库中间件 DDM 购买DDM实例 02:40 购买DDM实例 分布式数据库中间件 DDM 创建逻辑库并关联数据节点 03:00 创建逻辑库并关联数据节点 分布式数据库中间件

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