MongoDB Exporter接入 操作场景 使用MongoDB过程中需要对MongoDB运行状态进行监控，以便了解MongoDB服务是否运行正常，排查MongoDB故障问题原因。Prometheus监控服务提供了CCE容器场景下基于Exporter的方式来监控MongoDB运

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版本管理 小版本手动升级 - √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ - 小版本自动升级 - × × × × × × × × × × × - 大版本手动升级 - × × × × × × × × × × × - 日志管理 慢日志查询 - √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ - 慢日志下载

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CA根证书。 分片数据库 根据源库实际的集群分片个数，填写对应的分片数据库信息。 目标库信息配置 图7 目标库信息 表6 目标库信息 参数 描述 数据库实例名称 默认为创建迁移任务时选择的数据库实例，不可进行修改。 数据库用户名 目标数据库对应的数据库用户名。 数据库密码 目标数据库的登录密码。

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全量：该模式为数据库一次性迁移，适用于可中断业务的数据库迁移场景，全量迁移将非系统数据库的全部数据库对象和数据一次性迁移至目标端数据库，包括：集合、视图、索引等。 说明： 如果用户只进行全量迁移时，建议停止对源数据库的操作，否则迁移过程中源数据库产生的新数据不会同步到目标数据库。 全量

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源数据库类型选择“E CS 自建库”可见，源数据库的IP地址或 域名 。 数据库实例名称 源数据库类型选择“DDS实例”可见，选择作为源数据库的DDS实例。 账号认证数据库 填写的数据库账号所属的数据库名称。例如：华为云DDS实例默认的账号认证数据库为admin。 数据库用户名 源数据库的用户名。 数据库密码 源数据库的用户名所对应的密码。

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在网络无瓶颈的情况下，全量同步会对源数据库增加约50MB/s的查询压力，以及占用2~4个CPU。 同步无主键表时，会存在3s以内的单表级锁定。 DRS并发读取数据库，会占用大约6-10个session连接数，需要考虑该连接数对业务的影响。 全量阶段读取表数据时，特别是大表的读取，可能会阻塞业务上对大表的独占锁操作。

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配置MongoDB/DDS源端参数 从MongoDB、DDS迁移数据时， CDM 会读取集合的首行数据作为字段列表样例，如果首行数据未包含该集合的所有字段，用户需要自己手工添加字段。 作业中源连接为MongoDB连接时，即从本地MongoDB或DDS导出数据时，源端作业参数如表1所示。

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MongoDB->DDS实时迁移 全量迁移失败报错，关键词“Prematurely reached end of stream” 全量迁移失败报错，关键词“not authorized on *** to execute command {***}” 全量迁移失败报错，关键词“GC

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个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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数据库结果处理函数 PQgetvalue PQfname PQnfields PQntuples PQresultStatus 父主题： libpq接口参考

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡。 实施步骤 业务数据不均衡的处理措施： 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。 生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。 创

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基于NCAD几何处理引擎处理几何数据应用 方案概述 资源和成本规划 实施步骤 附录 文档修订历史

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是 String 数据处理任务名称。 template 否 TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理任务的工作目录。 workspace_id

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数据处理支持什么类型脚本？ 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎，用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题： 数据处理

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来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种： 数据校验：通常数据采集后需要进行校验，保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性的基本判断和验证的过程。通常，用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题，无法被进一步处理。以图像识别为例，用户经常会从网上找一

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数据库结果处理函数 PQgetvalue PQnfields PQntuples PQfname PQresultStatus PQGetBatchErrorCount PQGetBatchErrorOffset PQGetBatchErrorCode PQGetBatchErrorMessage

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如何设置MongoDB数据库分片集群的分片键 MongoDB数据库中数据的分片是以集合为基本单位的，集合中的数据通过片键被分成多部分。 对集合进行分片时，您需要选择一个片键 , 片键是每条记录都必须包含的，且建立了索引的单个字段或复合字段，MongoDB数据库按照片键将数据划分到不

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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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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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