复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan segment都会起对应的线程)；缺点是每个D

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) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布

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复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan segment都会起对应的线程)；缺点是每个D

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索引来避免状态后端的复杂调优。 如果Bucket索引+分区表的模式无法平衡Bueckt桶过大的问题，还是可以继续采用Flink状态索引，按照规范去优化对应的配置参数即可。 建议 基于Flink的流式写入的表，在数据量超过2亿条记录，采用Bucket索引，2亿以内可以采用Flink状态索引。

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相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方式仅可以满足定制化的需求。比如：使用Java的Case；KPI异常检测Case定制启动的命令或提供多个推理服务调用接口。 模板管理界面说明 “模板管理”界面以列表的形式，展示了当前租户下面已创建成功的模板列表和模板详细信息，如图1所示。

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个模型前向运算相关的源代码都被复制粘贴进同一个文件中，而不是调用某些抽象提取出的模块化的库，Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好，但也有明显的缺点，因为这种反软件结构化的设计，导致对于昇腾适配来说比较复杂，因为没有统一的模块化的库可以适配，只能针

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为了解决主NameNode的瓶颈问题，引入了一个新状态的NameNode：从NameNode。从NameNode类似于备NameNode，也保持着最新的元数据信息和块位置信息。除此之外，从NameNode也可以像主NameNode一样处理客户端的读请求。由于在典型的HDFS集群中，读请

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M-F模型的特定属性进行API编排（例如可将属性对应的图数据库字段作为API的入参或出参），属性入图可以保证在数据关联时选到对应的字段，不入图属性则无法被选到。 如何设置入图 在xDM-F系统，模型属性“入图”值的设置，会影响后期同步至LinkX-F系统中对应模型属性的“是否入图

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为了解决主NameNode的瓶颈问题，引入了一个新状态的NameNode：从NameNode。从NameNode类似于备NameNode，也保持着最新的元数据信息和块位置信息。除此之外，从NameNode也可以像主NameNode一样处理客户端的读请求。由于在典型的HDFS集群中，读请

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以正向设计即开发的模式构建云化SaaS多租的业务应用，基于全领域数据模型和数字化模型，构建企业级数字化与智能化数据应用。 图1 iDME工作原理 数据建模引擎是怎样工作的？ 数据建模引擎是一个工业数据管理应用“工厂”，它按照用户的元模型设计来生成和运行功能丰富的数据管理、系统管理等应用。

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LevelDB到GeminiDB Redis的迁移 LevelDB是一个开源的持久化KV单机数据库引擎，具有很高的随机写，顺序读/写性能，适合应用在写多读少的场景。其内部没有设计成C/S网络结构，使用时必须和服务部署在同一台 服务器 ，对于服务的部署、使用有较大的限制。相比于在LevelDB基础上开发的RocksDB

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release分支： 临近既定的发布日，就从develop分支上拉取一个release分支，任何不在当前分支中的新功能都推到下个发布中。release分支用于发布，所以从当前时间点之后新的功能不能再加到这个分支上，这个分支只做Bug修复、文档生成和其它面向发布的任务。当对外发布的工作都完成了，r

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使用，后续将全网开放，敬请期待！ 背景信息 用户对采集到LTS的日志流有二次加工的诉求，目前使用函数加工有以下缺点： 用户有多条日志流需要转换成不同的日志流结构，一个函数只能转换一个日志流，使用不方便，有新增日志结构的时候就需要新增函数，功能繁琐，使用不够灵活。 函数加工需要使用

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指定广告的推送次数，每次推送指定广告前在一天内的推送次数则可以通过hget获取进行判断，一天后该用户的数据自动过期无需手动清理，这样便可以简单地实现频控。但这个方案的缺点在于对于每个用户（即每个key）只能设置一个过期时间，无法做到例如8小时3次这样指定时间段内的灵活的频控策略。

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复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan segment都会起对应的线程)。缺点是每个D

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复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan segment都会起对应的线程)；缺点是每个D

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Kvrocks到GeminiDB Redis的迁移 Kvrocks是一款开源的兼容Redis生态的NoSQL key-value数据库，底层基于RocksDB实现，并提供namespace功能支持数据分区。Kvrocks集群管理功能相对薄弱，自建集群时需要与外部组件配合，Kvrocks支持的redis命令还

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复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan segment都会起对应的线程)；缺点是每个D

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础画像的漫游引导效果，采用强化学习算法训练出每种终端款型的行为特征。 竞争力 相比传统统一策略的漫游引导，智能漫游差异化的引导改善了漫游策略终端私有，网络侧主动引导成功率低业界难题，实现漫游成功率提升至90%，漫游体现提升。 相比业界定制化的漫游策略（网络厂商与部分终端厂商合作）

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16）的IP网段。 当节点上的IP地址使用完后，可再次申请分配一个新的IP网段。 容器网段依次循环分配IP网段给新增节点或存量节点。 调度到节点上的Pod依次循环从分配给节点的一个或多个IP网段内分配IP地址。 图2 容器隧道网络IP地址分配 按如上IP分配，容器隧道网络的集群最多能创建节点数量

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IPVS模式下，kube-proxy使用IPVS负载均衡代替了iptables。这种模式同样有效，IPVS的设计就是用来为大量服务进行负载均衡的，它有一套优化过的API，使用优化的查找算法，而不是简单的从列表中查找规则。详情请参见IPVS代理模式。 父主题： 购买集群

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