专属分布式存储三副本技术 什么是三副本技术？ 专属分布式存储的存储系统采用三副本机制来保证数据的可靠性，即针对某份数据，默认将数据分为1 MB大小的数据块，每一个数据块被复制为3个副本，然后按照一定的分布式存储算法将这些副本保存在集群中的不同节点上。 专属分布式存储三副本技术的主要特点如下：

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SQL语言分为哪几类？ 答：SQL语言分为3类，分别为： DDL（Data Definition Language，数据定义语言），用于定义或修改数据库中的对象，如：表、索引、视图等。 DML（Data Manipulation Language，数据操作语言），用于对数据库表中

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SQL语言分为哪几类？ 答：SQL语言分为3类，分别为： DDL（Data Definition Language，数据定义语言），用于定义或修改数据库中的对象，如：表、索引、视图等。 DML（Data Manipulation Language，数据操作语言），用于对数据库表中

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配置底层存储系统 用户想要通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离时，可以在 MRS Manager页面中配置Alluxio的底层存储系统来实现。集群创建后，默认的底层存储地址是hdfs://hacluster/

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库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率，构建以数据为中心的全栈数据服务架构的解决方案。 存储抽象层 （Storage Abstraction Layer）：将原始数据库基于表文件的操作抽象为对应分布式存储，向下对接DFV，向上提

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告警通知是什么，分为几类？ 告警通知是告警状态触发时所采取的行为，用户可以在创建、修改告警的时候设置通知，也可以关闭通知。 通知目前支持两种： 触发告警时给用户发送邮件或短信通知或通过HTTP、HTTPS形式发送消息至 服务器 。 触发弹性伸缩自动扩容和缩容。 父主题： 告警

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什么是三副本技术？ 云硬盘的存储系统采用三副本机制来保证数据的可靠性，即针对某份数据，默认将数据分为1 MiB大小的数据块，每一个数据块被复制为3个副本，然后按照一定的分布式存储算法将这些副本保存在集群中的不同节点上。 云硬盘三副本技术的主要特点如下： 存储系统自动确保3个数据副本分布

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教程：新物理集群划分为逻辑集群 场景介绍 本章节演示一套全新6节点物理集群（无业务数据）划分为2套逻辑集群的操作。如果物理集群已有业务数据，请参见教程：已有数据的物理集群转换逻辑集群操作。 前提条件 参见创建 GaussDB (DWS)存算一体2.0集群章节创建6个节点的集群。 划分逻辑集群

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d Only方式存储，并在该基础上结合数据库逻辑进行分布式并行算法优化，极大地提升了数据备份、恢复性能。 DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率。 强

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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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HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠，性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 Hadoop、HBase、ZooKeeper、Ranger

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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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HBase集群管理 HBase产品简介 HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有：

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HetuEngine安装依赖MRS集群，其中直接依赖的组件如表1所示。 表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive

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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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Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。

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数据盘（G） 数量 iDME运行态实例 - 4 8 200 2 分布式消息服务 Kafka 2.3.0 4 8 200 3 云数据库 RDS for PostgreSQL 12.11 32 128 800 2 分布式缓存服务 Redis 5.0.14 4 16 200 2 文档数据库服务

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API：您可以编写代码调用API使用GaussDB，请参考《云数据库GaussDB API参考》。 GaussDB分布式形态整体架构 GaussDB分布式形态整体架构如下： 图1 GaussDB分布式形态整体架构图 Coordinator Node：协调节点CN，负责接收来自应用的访问请求，并向客

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Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。

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Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从HDFS输入创建，或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来，通过编码实现。

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