通过API方式分块上传文件 操作场景 工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）可以将待上传的文件分成多个分块分别上传，上传完成后再调用“file_mergeFiles”接口将这些分块合并成一个对象存储至某个数据模型中。 完成文件的分块上传后，可

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配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted

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数据分布式存储 DWS采用水平分表的方式，将业务数据表的元组分散存储到各个节点内，该优势在于，查询中通过查询条件过滤不必要的数据，快速定位到数据存储位置，可极大提升数据库性能。 水平分表方式将一个数据表内的数据，按合适分布策略分散存储在多个节点内，DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE

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配置SparkSQL的分块个数 配置场景 SparkSQL在进行shuffle操作时默认的分块数为200。在数据量特别大的场景下，使用默认的分块数就会造成单个数据块过大。如果一个任务产生的单个shuffle数据块大于2G，该数据块在被fetch的时候还会报类似错误： Adjusted

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正在从副本中提取数据分块数 clickhouse实例正在从副本中提取的数据分块个数。 Count 60 number_of_data_chunks_being_sent_to_the_replica 正在发送到副本的数据分块数 clickhouse实例正在发送到副本的数据分块个数。 Count

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进入分割子区块窗口后，有三种方式进行分割子区块。 方式一：按照照片组分割 在分割子区块窗口按住 ctrl 键选中多个架次数据，右键分块至子区块或新建区块。 图2 分割照片组-1-4 再次按住 ctrl 键选中剩下的架次数据，右键分块至新建区块。 图3 分割照片组-1 检查每个照片组是否都有对应的子区块描述信息，不能遗漏，单击确定完成子区块划分。

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分布式环境的数据布局 技术背景 为了解决PB级海量数据的高性能查询和数据导入，DWS采用了两层数据布局机制来利用并发度提高性能：第一层，用户可在创建表时指定数据分布策略（Hash分布、复制分布），数据写入系统时根据对应的分布策略确定存储在哪一个节点上。第二层，节点内部数据进一步通过分区规则进行细分。

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分布式 开发规范 使用JDBC连接数据库 使用ODBC连接数据库 使用libpq连接数据库 使用Psycopg连接数据库 使用Hibernate连接数据库 使用MyBatis连接数据库 使用JayDebeApi连接数据库 父主题： 使用驱动连接实例

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您可以通过应用运行态对数据实例中已有的文件进行删除操作。 此删除操作只是删除文件和数据模型对应数据实例的关联关系，不是真实地删除文件。 在“数据模型管理 > 数据实例”中，选择数据实体“Industrial_File”，找到文件所在的数据实例，单击。 在展开的实例数据页面，根据实际需求进行删除操作。

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000个partition里有数据，不同key对应的数据也被分到相同的partition里。 回答 这是正常现象。 数据分到哪个partition是通过对key的hashcode取模得到的，不同的hashcode取模后的结果有可能是一样的，那样数据就会被分到相同的partitio

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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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000个partition里有数据，不同key对应的数据也被分到相同的partition里。 回答 这是正常现象。 数据分到哪个partition是通过对key的hashcode取模得到的，不同的hashcode取模后的结果有可能是一样的，那样数据就会被分到相同的partitio

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基线管理操作流程 主要操作流程 操作目的 构建数据模型 使用iDME的数据模型管理完成对业务数据对象的模型设计，为构建的数据模型添加文件类型属性。 发布在应用设计态构建的数据模型，并将应用部署至数据建模引擎。 使用文件服务功能 在数据模型实例化的过程中，使用文件服务功能管理文件，

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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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分布式训练 分布式训练功能介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 分布式调测适配及代码示例 分布式训练完整代码示例 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例 基于训练作业启动PyTorch

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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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分布式事务 技术背景 在分布式share nothing架构下，表的数据分布在不同的节点上。客户端的一条或多条语句可能会同时修改多个节点上的数据，这种情况下，会产生分布式事务。分布式事务需要关注： 在各个节点上事务的原子性，分布式事务在所有节点上要么全部成功要么全部失败。 事务的

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Topic列表信息。 发送数据 发送数据。 输入参数 用户配置发送数据执行动作，相关参数说明如表6所示。 表6 发送数据输入参数说明 参数 必须 说明 扩展配置 否 输入键名称和键值，键值模式。 Topic 是 为Kafka 服务器 中的Topic名称。 数据列表 是 选择数组类型的节点输出，可切换为数组模式。

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key），可以是表中一列的原始数据（如did），也可以是函数调用的结果。 如轮训方式：rand()，表示在写入数据时直接将数据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式，

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16T的文本数据转成4T Parquet数据失败 问题 使用默认配置时，16T的文本数据转成4T Parquet数据失败，报如下错误信息。 Job aborted due to stage failure: Task 2866 in stage 11.0 failed 4 times

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