方案概述 为了确保数据的实时性和一致性，可以周期性地将MySQL数据库中的数据同步至Oracle数据库中。 这一过程会按照预设的时间间隔精确执行，通过模板“定时同步MySql中的数据到Oracle”创建组合应用，系统会自动抓取MySQL数据库中的最新数据记录，并将其无缝对接到Oracl

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将MySQL同步到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MySQL数据库（MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本） E CS 自建MySQL数据库（MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本） 其他云上MySQL数据库（MySQL

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将MySQL迁移到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（MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本） ECS自建数据库（MySQL 5.5、5.6、5.7、8.0版本） 其他云上数据库（MySQL 5.5、5.6、5.7、8

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GaussDB (for MySQL)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 GaussDB(for MySQL) GaussDB(for MySQL)主备实例 数据库账号权限要求 使用DRS创建录制回放任务时，连接源

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DI：指各等级严重程度的缺陷按照其所占权重计算而来的数值。 遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐

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DI：指各等级严重程度的缺陷按照其所占权重计算而来的数值。 遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐

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DI：指各等级严重程度的缺陷按照其所占权重计算而来的数值。 遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐

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推广订单如何计算奖励 推荐产生关联的新注册用户，关联关系建立后的30天内产生的累计付费均可计入返利，推荐金额为活动期间的实际付费金额（失效，过期订单则不计为有效订单，退款金额结算时扣除）。 推广奖励返利=订单实际支付现金金额×返现比例（阶梯奖励+额外任务奖励+连续推广奖励）。阶梯

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此处展示您在IoT数据分析服务的资源使用情况，包括资产模型资源、存储资源和计算资源，可直观判断数据分析使用情况。 模型资源使用量：从服务开通到目前的资产模型资源的累计使用情况。 数据存储量：从服务开通到目前的数据类型的累计存储总量。 计算单元使用量：从服务开通到目前的计算资源的累计使用情况。

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properties文件的配置参数 参数 说明 取值范围 默认值 样例 src.dbtype 源端数据库类型 mysql pg dws_src MySQL src.dbtype =mysql src.dbname 源端数据库名称 NA sys src.dbname=sys src.ip 源端数据库ip地址

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non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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计算节点扩容 随着业务数据的增加，为了提高实例业务稳定性，您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。

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（可选）点位计算 点位计算特性为可选项，支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性，会造成一定的性能消耗，性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置，在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上，可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment

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科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API

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创建HetuEngine计算实例 本章节指导用户新创建HetuEngine计算实例。计算实例创建成功后，停止集群前需手动停止计算实例；重启集群后，要使用集群中的计算实例，需要手动启动计算实例。 单个租户可以创建多个计算实例，多个计算实例负载均衡，可以提高性能及容错能力（ MRS 3

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批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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部署计算节点 同一个空间中的用户，在使用可信计算服务时（多方安全计算和可信联邦学习），需要部署计算节点，将数据上传，作为可信计算服务的输入，通过执行多方安全计算和可信联邦学习作业后，最终拿到结果。 计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container

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