表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 父主题： 审视和修改表定义

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需要权限管理：由于所有的代码都在中央仓库中进行管理，需要对团队成员的权限进行管理，以保证代码的安全性和可靠性。 不适合大型项目团队：对于大型项目团队而言，集中式工作流可能会导致中央仓库的管理和维护变得困难，影响开发效率和代码质量。 集中式工作流流程 创建代码仓库。Repo目前支持新建自定义代码仓库、

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对于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据

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于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的I/O资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据

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表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。 用户需要自定义分布规则的场景。 如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。 图1 复制表和哈希表 父主题： 审视和修改表定义

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kafka-go是一个简单、轻量级的Kafka客户端库，易于学习和使用。 kafka-go的代码库相对较小，依赖较少，可以减少应用程序的体积和依赖关系。 Kafka-go相对于Confluent-Kafka-go来说，功能较为有限，不支持一些高级特性和复杂的配置选项。 性能和吞吐量较低，适用于一些对性能要求不高的简单应用场景。

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统，可以做到秒级甚至毫秒级的启动时间。大大节约开发、测试和部署的时间。 一致的运行环境。 容器镜像提供了完整的运行时环境，确保应用运行环境的一致性。从而不会再出现“这段代码在我机器上没问题”这类问题。 更轻松地迁移、维护和扩展。 容器确保了执行环境的一致性，使得应用迁移更加容易。

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引的区别如下： Bucket索引 优点：写入过程中对主键进行hash分桶写入，性能比较高，不受表的数据量限制。Flink和Spark引擎都支持，Flink和Spark引擎可以实现交叉混写同一张表。 缺点：Bucket个数不能动态调整，数据量波动和整表数据量持续上涨会导致单个Buc

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于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的I/O资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据

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对于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据

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于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的I/O资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据

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物联网平台提供了开发中心（调测平台）和商用管理平台，您在进行应用开发和调试时，可以先接入开发调测平台，待功能开发完善，具备商用使用条件时，再接入商用管理平台。 应用接入地址获取请参考平台对接信息，应用ID和应用密钥为在商用管理平台上“创建应用”时分配。 表1 开发方式对比说明 开发方式 优点 缺点 适用场景

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储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用调优表实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系统性能，以便比较不同的设计对表的加载性能、存储空间和查询性能的影响。 在进行

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列存储。 行存储是指将表按行存储到硬盘分区上，列存储是指将表按列存储到硬盘分区上。默认情况下，创建的表为行存储。行存储和列存储的差异请参见图1。 图1 行存储和列存储的差异 上图中，左上为行存表，右上为行存表在硬盘上的存储方式。左下为列存表，右下为列存表在硬盘上的存储方式。 Ga

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(1 row) uuid_generate_v1函数根据时间信息、集群节点编号和生成该序列的线程号生成UUID，该UUID在单个集群内是全局唯一的，但在多个集群间的时间信息、集群节点编号、线程号和时钟序列仍然存在同时相等的可能性，因此多个集群间生成的UUID仍然存在极低概率的重复风险。

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列存储。 行存储是指将表按行存储到硬盘分区上，列存储是指将表按列存储到硬盘分区上。默认情况下，创建的表为行存储。行存储和列存储的差异请参见图1。 图1 行存储和列存储的差异 上图中，左上为行存表，右上为行存表在硬盘上的存储方式。左下为列存表，右下为列存表在硬盘上的存储方式。 Ga

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列存储。 行存储是指将表按行存储到硬盘分区上，列存储是指将表按列存储到硬盘分区上。默认情况下，创建的表为行存储。行存储和列存储的差异请参见图1。 图1 行存储和列存储的差异 上图中，左上为行存表，右上为行存表在硬盘上的存储方式。左下为列存表，右下为列存表在硬盘上的存储方式。 Ga

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C有内部 域名 时，需要CCE集群内的节点和容器既能够解析IDC的域名，也能够解析云域名。 例如，某企业APP微服务改造后，其管理后台部署在CCE集群上， 内容审核 服务部署在企业原有的IDC，该企业同时购买了华为云图像识别服务。CCE所在的VPC和原有的IDC之间通过专线进行连接。部署架构如图1所示。

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跨集群通信经过一次额外的转发，效率降低 跨集群通信经过东西向流量网关，存在转发性能瓶颈 扁平网络和非扁平网络集群混合场景 图3 扁平网络和非扁平网络混合部署 为了减少运维负担，不建议扁平网络和非扁平网络的集群混合加入ASM网格中，如果必须混合部署，有以下使用约束： 所有扁平网络的集群

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表约束的定义 可以在列和表上定义约束来限制表中的数据，但是有以下一些限制： 表中的主键约束和唯一约束必须包含分布列。 列存表支持PARTIAL CLUSTER KEY、主键和唯一表级约束，不支持外键表级约束。 列存表的字段约束只支持NULL、NOT NULL和DEFAULT常量值。

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(1 row) uuid_generate_v1函数根据时间信息、集群节点编号和生成该序列的线程号生成UUID，该UUID在单个集群内是全局唯一的，但在多个集群间的时间信息、集群节点编号、线程号和时钟序列仍然存在同时相等的可能性，因此多个集群间生成的UUID仍然存在极低概率的重复风险。

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