利用多DN并行的方式，将数据从数据库导出到数据文件中，从而提高整体导出性能。不支持直接导出文件到HDFS文件系统。 CN只负责任务的规划及下发，把数据导出的工作交给了DN，释放了CN的资源，使其有能力处理外部请求。 通过让各个DN都参与数据导出，充分利用各个设备的计算能力及网络带宽。

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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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500GB 1 1月 ￥10516.00 分布式消息服务DMS RabbitMQ专享C6规格 1 1月 ￥1360.00 分布式缓存服务D CS 主备8GB 2副本（X86版） 1 1月 ￥548.00 弹性负载均衡 ELB 实例规格类型: 独享型负载均衡 应用型(HTTP/HTTPS):

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DWS 3.0 存储介质 数据存储在计算节点的本地磁盘。 列存数据存储在华为云对象存储，本地磁盘主要作为OBS数据的查询缓存，行存仍然存储在计算节点本地磁盘。 产品优势 数据存储在计算节点本地，性能高。 存算分离，计算、存储分层弹性，存储按需使用，计算快速伸缩，无限算力、无限容量。

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join的执行逻辑差别很大，建议使用global join做分布式表查询。 【场景说明】 查询的集群有N个分片（shard） A_all是分布式表，对应的本地表是A_local B_all是分布式表，对应的本地表是B_local 【分布式表直接join示例】 SELECT * FROM A_all

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MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给 GaussDB (for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。

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相关章节 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel）：介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel）：介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+

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有的消费者实例都属于同样的消费组，它们就以传统队列负载均衡方式工作。如上图中，Consumer1与Consumer2之间为负载均衡方式；Consumer3、Consumer4、Consumer5与Consumer6之间为负载均衡方式。如果消费者实例都属于不同的消费组，则消息会被广

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资源和成本规划进销项票量小于100万张/年，以选购进销项模块为例 表1 资源和成本规划 资源类型 资源名称 详细配置 数量 每月费用（元） 计算 弹性云服务器 ECS X86计算 | 通用计算增强型 | c7.xlarge.4 | 4核 | 8GB 镜像：CentOS 7.6 64Bit With ARM 存储：100GB

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MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。

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弹性 云服务器 X86计算 | 通用计算增强型 | c7.2xlarge.2 | 8核 | 16GB CentOS | CentOS 8.2 64bit 高IO | 40GB 20 16720.00 EVS 云硬盘 通用型SSD | 500GB 5 1750.00 ELB 弹性负载均衡 共享型负载均衡

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靠、可视化管理等特点。 企业级性能 开源3倍性能提升，支持7*24小时在线数据实时写入，具备高可用和读写负载均衡能力。 灵活弹性 基于计算存储分离的分布式架构，实现分钟级计算节点扩容和秒级存储扩容，扩容过程不干扰线上业务。 可靠性 通过VPC、子网、安全组、SSL加密传输以及细粒

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目前 MRS 集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境，MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark

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￥115.00 2 弹性负载均衡 弹性负载均衡 实例规格类型: 共享型负载均衡；IP费用: 1个 | 全动态BGP；带宽: 全动态BGP | 带宽 | 5Mbit/s 1 包周期 1月 ￥265.00 3 ECS应用-主 弹性云 服务器 规格: X86计算 | 通用计算增强型 | c3ne

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一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受一组数据并将其

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资源和成本规划 表1 资源和成本规划内容说明 产品 计费模式 购买量 单位 购买个数 规格 费用 弹性云服务器 1 包年 1 年 4 X86计算 | 通用计算增强型 | c6.4xlarge.4 | 16核 | 64GB; CentOS | CentOS 8.2 64bit; 通用型SSD

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【存储空间】SSD云盘 | 200GB 上海一 ，可用区一 1 8,400.00 分布式缓存服务Redis 【规格】4.0 | 主备 | X86 | D RAM | 8 GB 上海一 ，可用区一 1 5,488.00 / / 共享型负载均衡 上海一 ，可用区一 1 1,500.00 / 弹性公网IP 【规格】独享

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场景。 分片变更 DDM既支持计算层（DDM）扩容（增加节点数或提升节点规格），也支持存储层在线分片变更，存储层分片变更可以通过增加分片数或者数据节点数来解决单表数据量过多和容量瓶颈等问题。计算层扩容对业务完全透明，存储层扩容对业务秒级影响。 分布式事务 DDM当前支持单机、FREE、XA三种事务模型。

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SSD云盘 | 100GB 1 ￥965.00 分布式缓存服务Redis 产品类型: 基础版 | 5.0 | 主备 | X86 | DRAM | 2 | 8 GB 1 ￥548.80 ElasticSearch 规格: 鲲鹏计算 | 鲲鹏通用计算增强型 | kc1.2xlarge.2 |

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