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创建样本分布统计作业
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创建样本分布统计作业 创建样本分布统计作业步骤如下： 在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建，进入sql开发页面，展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方
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案例：选择合适的分布列
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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：
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新建分布式数据库中间件（DDM）数据连接
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可信分布式身份服务
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None 操作指导 可信分布式身份服务 TDIS 开通服务 02:12 开通服务 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍
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分布式高可用部署
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分布式身份(DID)管理
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分布式缓存（Redis）
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分布式缓存（Redis） 分布式缓存（Redis）包含“String附加字符串”、“Hash删除域”、“删除键”、“List删除表头元素”等执行动作。 连接参数 分布式缓存(Redis)连接器使用IAM认证，连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值
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如何调整GaussDB(DWS)分布列？
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针对分布不均匀的表，尽可能通过调整分布列，以减少数据倾斜，避免带来潜在的数据库性能问题。 选择合适的分布列 Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下基本原则： 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。 在满足第一
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扩容实例分片（分布式）
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分布式Scan HBase表
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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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分布式Scan HBase表
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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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分布式Scan HBase表
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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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分布式备机读参数
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on：表示该session开启分布式备机读功能。 off：表示该session不开启分布式备机读功能。 默认值：off 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，只能在session级别设置（set enable_standby_read = on），不支持gs_guc set/reload方式进行设置。
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案例：选择合适的分布列
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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);
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分布式备机读参数
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分布式备机读参数 enable_standby_read 参数说明：控制session开启备机读功能。该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示该session开启分布式备机读功能。 off表示该session不开启分布式备机读功能。
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案例：选择合适的分布列
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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);
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ClickHouse数据分布设计
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ClickHouse数据分布设计 Shard和副本概念介绍 图1 ClickHouse集群架构图 从横向来看ClickHouse数据库集群，所有数据都会平均分布到多个shard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shar
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缩容实例分片（分布式）
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中断，对用户的插入性能无影响，正在重分布的本地表跨节点组的关联查询业务，性能可能受到一定影响。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“数据库 > 云数据库 GaussDB”，进入云数据库 GaussDB信息页面。 在“实例管
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配置HDFS同分布策略（Colocation）
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配置HDFS同分布策略（Colocation） 功能简介 同分布（Colocation）功能是将存在关联关系的数据或可能要进行关联操作的数据存储在相同的存储节点上。HDFS文件同分布的特性，将那些需进行关联操作的文件存放在相同数据节点上，在进行关联操作计算时避免了到别的数据节点上获取数据，大大降低网络带宽的占用。
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分布式Scan HBase表
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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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案例：选择合适的分布列
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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：
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