已创建分布式缓存，请参考购买Redis实例。 操作步骤 展开“高级设置 > 分布式缓存”。 单击“绑定分布式缓存”。 选择环境下已绑定的分布式缓存实例。 如果环境下未绑定分布式缓存实例，单击“去所选的环境里添加”，在环境编辑页面，单击“新增可选资源”，为该环境添加已创建的分布式缓存(D CS )资源。

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segment都会起对应的线程）。 Replication缺点是每个DN都保留了表的完整数据，造成数据的冗余。一般情况下只有较小的维度表才会定义为Replication表。 哈希表（Hash） 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 在读/写数据

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权限控制：可以按照用户粒度设置数据库或者表的操作权限，保障数据的安全性。 数据备份与恢复：提供了数据备份导出与导入恢复机制，满足生产环境的要求。 分布式管理：提供集群模式，能够自动管理多个数据库节点。 列式存储与数据压缩 ClickHouse是一款使用列式存储的数据库，数据按列进行组织，属于同一列的数据会被保存

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在大数据行业的成功案例。 知识点 大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式 数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7% Flink

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其他组件(华为提供) 表1 其他组件 文档数据库服务DDS 对象存储服务 OBS 弹性文件服务SFS MRS 服务 分布式消息服务 DMS Kafka版 数据仓库服务DWS 父主题： 实施步骤

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事务的一致性，查询在各个节点上返回一致的数据。当节点出现故障时，是否会返回不一致的数据。 其中，分布式事务的原子性是必须要满足的，分布式事务的一致性根据CAP理论会有不同的标准，常见的是支持强一致2pc、3pc协议等的CP系统，或者支持最终一致性TCC、消息表等的AP系统。 技术原理 DWS支持强一致的分布式事

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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。 数组放要传输的事件消息，以数组对象的方式进行传输。 示例： [ { "message": "content"

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分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：

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数据仓库可以存储多少业务数据？ 数据仓库集群每个节点默认能够支持1.49TB、2.98TB、4.47TB、160GB、1.68TB、13.41TB六种规格的存储容量，一个集群支持的节点数范围为3～256，集群总的存储容量随集群规模等比例扩充。 为增强可靠性，每个节点都有一个副本，

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图解数据仓库服务

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分布式事务 操作背景 分布式事务指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失

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S)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。 对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能一节还是期望能尽量系统性的对性能

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S)的分布式处理架构，输出更高效的业务SQL代码。 对业务的执行效率不满意，期望通过调优加快业务执行的情况下，可以参考优化查询性能进行调优。性能调优是一项复杂的工程，有些时候无法系统性地说明和解释，而是依赖于DBA的经验判断。尽管如此，优化查询性能一节还是期望能尽量系统性的对性能

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API的响应码如何定义？ API响应码分两种。 一种是网关响应码。当请求到达网关时，由于API的流量控制、访问控制策略以及认证失败，网关直接返回的响应信息。有关网关响应的详细指导，请参考网关响应。 一种是后端服务响应。响应信息由后端 API服务 （即API的提供者）定义，API网关只做透传。

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，配置为前提条件中获取的SK（Secret Access Key）。 区域 私仓所用的OBS桶所属的区域。 桶 私仓所用的OBS桶。 设置完成后，单击“确认”。 设置后，账号UserA在开发环境将应用发布到“我的仓库”后，都会发布到自定义的私仓中。该账号下其他用户在沙箱环境或者运

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自定义对象的操作 创建自定义对象 查询所有自定义对象 按照object_id查询自定义对象 根据object_id添加字段 根据object_id新增trigger 根据object_id新增校验validator 根据object_id新增layout 根据field_id查询Field

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用户的文档解析规则定义 创建用户解析规则 修改用户解析规则 列举用户规则列表 删除用户定义规则解析接口

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X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload listDataWarehousePayload

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创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上

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建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer 密钥的管理中心，负责票据的分发。

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选择您在购买Kafka实例中所启用的kafka安全协议。 SASL认证机制 选择您在购买Kafka实例中所开启的SASL认证机制。 SASL用户名 填写您在购买Kafka实例中输入的SASL用户名。 密码 填写您在购买Kafka实例中输入的密码。 单击“启动规则”，激活配置好的数据转发规则。 图5

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