选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。

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选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。

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警事件类型，帮助用户及时发现资产中的安全威胁、实时掌握资产的安全状态。 AV检测和HIPS检测的告警分类会按照具体的告警情况在不同的告警类型中呈现。 AV检测告警结果只在恶意软件下的不同类别呈现。 HIPS检测的告警结果会根据实际种类在所有类型的子类别中呈现。 约束限制 未开启防护不支持告警事件相关操作。

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选择值的顺序是连续增长的列作为主键，所以建议选择使用自增ID列作为主键。 限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过5个。索引并不是越多越好，索引可以提高查询的效率，但会降低写数据的效率。有时不恰当的索引还会降低查询的效率。 禁止给表中的每一列都建立单独的索引。设计良好的联合索引比每一列上的单独索引效率要高出很多。

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耗更高的网络带宽，导致服务厂商需要支付高昂的网络成本。 数据合规性：新型业务数据存储在云端，无法满足企业对敏感数据本地化存储的要求，直接影响企业数据上云的策略。 面对传统集中式云计算的固有局限性，边缘计算成为应对新型业务和数据合规业务的较好选择。边缘计算通过在靠近终端应用的位置建

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耗更高的网络带宽，导致服务厂商需要支付高昂的网络成本。 数据合规性：新型业务数据存储在云端，无法满足企业对敏感数据本地化存储的要求，直接影响企业数据上云的策略。 面对传统集中式云计算的固有局限性，边缘计算成为应对新型业务和数据合规业务的较好选择。边缘计算通过在靠近终端应用的位置建

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资产风险：无风险满分10分，扣分标准及提高评分的方法请参见表 资产风险扣分标准及提高评分的方法。 镜像安全风险：无风险满分10分，扣分标准及提高评分的方法请参见表 镜像风险扣分标准及提高评分的方法。 未开启防护的资产：无风险满分10分，扣分标准及提高评分的方法请参见表 未开启防护的资产扣分标准及提高评分的方法。 表2

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Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场，用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。 ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力，赋能不同行业的AI 应用开发者，让AI 变得触手可及。 与ModelArts的关系 ModelArts

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job_step_2], ) ConditionStep支持多条件节点的嵌套使用，用户可以基于不同的场景灵活设计。 条件节点只支持双分支的选择执行，局限性较大，推荐您使用新的分支功能，可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力，详情请参见分支控制章节。 父主题： 条件节点

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其中“total”表示总资源，不是调度策略。 同开源的调度器相比，Superior Scheduler同时提供了租户级百分比和绝对值的混配策略，可以很好的适应各种灵活的企业级租户资源调度诉求。例如，用户可以在一级租户提供最大绝对值的资源保障，这样租户的资源不会因为集群的规模改变而受影响。但在下层的子租户之间，可以提

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有的方案，根据数据的hash值进行重分布；而对于倾斜数据（即等于0的数据），则通过轮询发送的方式，均衡地发送到所有节点。通过这样的方式，解决了倾斜数据分布不均衡的问题。 同时，为了保证结果的正确性，需要对t表做相应的处理。对于t表中等于0（s.x表中的倾斜值）的数据做广播，对于其

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有的方案，根据数据的hash值进行重分布；而对于倾斜数据（即等于0的数据），则通过轮询发送的方式，均衡地发送到所有节点。通过这样的方式，解决了倾斜数据分布不均衡的问题。 同时，为了保证结果的正确性，需要对t表做相应的处理。对于t表中等于0（s.x表中的倾斜值）的数据做广播，对于其

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有的方案，根据数据的hash值进行重分布；而对于倾斜数据（即等于0的数据），则通过轮询发送的方式，均衡地发送到所有节点。通过这样的方式，解决了倾斜数据分布不均衡的问题。 同时，为了保证结果的正确性，需要对t表做相应的处理。对于t表中等于0（s.x表中的倾斜值）的数据做广播，对于其

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、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 M

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有的方案，根据数据的hash值进行重分布；而对于倾斜数据（即等于0的数据），则通过轮询发送的方式，均衡地发送到所有节点。通过这样的方式，解决了倾斜数据分布不均衡的问题。 同时，为了保证结果的正确性，需要对t表做相应的处理。对于t表中等于0（s.x表中的倾斜值）的数据做广播，对于其

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设置每日开始执行的时间。 立即执行 选择是否立即执行。 单击“保存”。创建的数据集显示在“我创建的”页签的数据集列表中，创建数据集完成。 步骤二：创建模型微调流水线 模型微调任务是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成。所需的微调量取决于

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置等。每个版本支持的功能存在差异，您可以根据自身的业务需求选择合适的版本。 如需用于测试或个人用户防护主机账户安全，可使用基础版（无数量限制，只支持部分功能的检测能力，不支持防护能力，不支持等保认证）。 如有等保二级认证的需求，需使用企业版。 如有等保三级认证的需求，需使用旗舰版。

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提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的健康状态。 提供图形化的指标监控及定制，您能及时的获取系统的关键信息。 提供服务属性的配置功能，满足您实际业务的性能需求。 提供集群、服务、角色实例的操作功能，满足您一键启停等操作需求。 MRS Manager简介 EIP方式访问集群 通过EIP访问快速便捷的访问Manager，及开源组件Web站点。

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本体是一种某个领域中抽象概念的集合，能够描述某个范围内一切事物的共有特征以及事物间的关系，比如“人”的概念以及与人相关的所有属性概念集合。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 变更 对

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