问。 “全量”： 该模式为数据库一次性同步，适用于可中断业务的数据库同步场景，全量同步将非系统数据库的全部数据库对象和数据一次性同步至目标端数据库。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。 是否开启Binlog快速清理 选择是否开启目标数据库实

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DRS任务失败。 目标库若已存在数据，DRS在增量迁移过程中源库相同主键的数据将覆盖目标库已存在的数据，因此在迁移前需要用户自行判断数据是否需要清除，建议用户在迁移前自行清空目标库。 目标库实例若选择将时间戳类型（TIMESTAMP，DATETIME）的列作为分片键，则源库数据在

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--dtype float16 \ --int8_kv_cache 运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进

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对业务中断敏感的场景，通过全量同步过程完成目标端数据库的初始化后，增量同步阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据库保持数据持续一致。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。 指定公网IP 网络类型选择“公网网络”时可见，选择为DRS实例绑定

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执行结果与MySQL也存在差异。 精度 范围0~6，作为表列的类型时缺省为0，与MySQL一致。对于 datetime[(p)] 'str' 表达式场景， GaussDB 将(p)作为精度解析，缺省为6，将'str'按照p指定的精度格式化成datetime类型。MySQL不支持datetime[(p)]

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结果与MySQL也存在差异。 精度 范围0~6，作为表列的类型时缺省为0，与MySQL一致。对于 timestamp[(p)] 'str' 表达式场景： GaussDB将(p)作为精度解析，缺省为6，将'str'按照p指定的精度格式化成timestamp类型。 MySQL将timestamp

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键存在重复等），将跳过冲突数据，继续进行后续同步。选择忽略可能导致源库与目标库数据不一致。 报错 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），同步任务将失败并立即中止。 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），将覆盖原来的冲突数据。

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将MySQL同步到 CSS /ES 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 本地自建MySQL数据库 5.5、5.6、5.7、8.0版本 E CS 自建MySQL数据库 5.5、5.6、5.7、8.0版本 ElasticSearch 5.5、6.2、6.5、7.1、7

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将GaussDB(for MySQL)同步到Oracle 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB(for MySQL)主备实例 本地自建Oracle数据库 ECS自建Oracle数据库 使用须知 在创建同步任务前，请务必阅读以下使用须知。

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忽略 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），将跳过冲突数据，继续进行后续同步。选择忽略可能导致源库与目标库数据不一致。 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），将覆盖原来的冲突数据。 DML同步 选择需要同步的DML操作，默认都勾选。

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--dtype float16 \ --int8_kv_cache 运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进

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将Oracle同步到GaussDB(for MySQL) 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 本地自建数据库（Oracle 10g、11g、12c、18c、19c、21c版本） ECS自建数据库（Oracle 10g、11g、12c、18c、19c、21c版本）

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阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据保持数据持续一致。 说明： 选择“全量+增量”同步模式，增量同步可以在全量同步完成的基础上实现数据的持续同步，无需中断业务，实现同步过程中源业务和数据库继续对外提供访问。 “增量”： 增量同步通过解析日志等技术，将源端产生的增量数据同步至目标端。

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将MySQL同步到CSS/ES 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 RDS for MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本 ElasticSearch 5.5、6.2、6.5、7.1、7.6、7.9、7.10版本 使用建议 DRS任务启动和全量

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value text); 通过HBase输入步骤，生成三个字段A、B和C。 配置“表输出”算子，将A、B和C输出到test_1表中： 输出结果如下： 父主题： 输出算子

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时间间隔 DDL和DML支持将数据类型转换为时间间隔。用户可在VIEW、MERGE和INSERT子查询和SELECT内进行转换。 输入：转换为时间间隔 1 SELECT TIME '06:00:00.00' HOUR TO SECOND; 输出 1 SELECT TIME '06:00:00

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myvpc.id description = "Check out the VPC ID" } sensitive：将输出变量标记为敏感项，在 CLI 中将隐藏输出变量值的显示。 output "vpc_id" { value = huaweicloud_vpc.myvpc

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示例-输出 本示例展示了多种输出端的接口调用，在使用前请确保各种输出端已连接并可用，若您的某种输出端条件不具备，请将示例代码当中相应的代码注释掉或者删除，再运行示例代码。输出模块示例如下所示： #! /usr/bin/python3.7 import hilens import cv2

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通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段a_str和b_str。 源文件如下： 配置“Hive输出”算子，将a_str和b_str输出到Hive的表中。 执行成功后，查看表数据： 父主题： Loader输出类算子

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value text); 通过HBase输入步骤，生成三个字段A、B和C。 配置“表输出”算子，将A、B和C输出到test_1表中： 输出结果如下： 父主题： Loader输出类算子

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齐。 map 否 无 数据处理规则 将字段值输出到文件。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： aaa,product bbb,Bigdata 配置“文件输出”算子，分隔符为“,”，将A和B输出到文件中： 输出后的结果如下： aaa,product

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