写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 Merge

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线接入方式：标准专线接入，是用户独占端口资源的物理连接，此种类型的物理连接由用户创建，并支持用户创建多个虚拟接口。托管专线接入，是多个用户共享端口资源的物理连接，此种类型的物理连接由合作伙伴创建，并且只允许用户创建一个虚拟接口。用户通过向合作伙伴申请来创建托管物理连接，需要合作伙伴为用户分配VLAN和带宽资源。

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（默认是3个）同时故障时，存在小概率数据丢失的现象。对数据可靠性要求高的场景请慎重配置。 操作步骤 参数入口： 在 FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase > 配置”，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称，并进行修改。

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微信方式。 网页方式接入，需企业自行开发客户端应用。企业开发的客户端应用集成云客服的文字交谈能力有三种： 直接集成云客服的轻量级WEB聊天插件。 集成云客服通过API Fabric提供的Web客服接口。 两种方式的优缺点对比如下： 集成方式 工作量 技术门槛 个性化定义 轻量级WEB聊天插件

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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 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主

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（默认是3个）同时故障时，存在小概率数据丢失的现象。对数据可靠性要求高的场景请慎重配置。 本章节适用于 MRS 3.x及之后版本。 操作步骤 参数入口： 在FusionInsight Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > HBase > 配置”，单击

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所有的事实都必须保持同一个粒度。 不同的维度之间没有任何关联。 图1 星型模型 雪花模型是在基于星型模型之上拓展来的，每一个维度可以再扩散出更多的维度，根据维度的层级拆分成颗粒度不同的多张表。如图2。 优点是减少维度表的数据量，各个维度表之间按需关联。 缺点是需要额外维护维度表的数量。 图2 雪花模型

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因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。

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因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。

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为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。

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测试、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。 更轻松的迁移、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。同时使用的存储及镜像技术，使应用重复部分的复用更为容

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因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。

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因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。

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种架构模式有三个比较明显的缺点： 它在收集数据和使用用户界面时都增加了不可忽略的性能成本。 收集到的性能指标数据存储于本地，会增加磁盘空间的开销。 无法在热备 服务器 上收集数据。 由于云上架构安全性考虑，RDS for PostgreSQL暂不支持本地模式的部署。 图1 本地模式架构图

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采购招投标管理 主要功能：采购计划管理、采购过程管理（采购方案、发标、回标、开标、评标、定标)、战略采购管理、供应商投标协同，保障企业的招标采购过程的合规与公正。 说明： 包含采购门户 PC端、公众号端和 APP 端，云采购供应商资源服务(供应商寻源、精选供应商等） 资产管理 资管中心

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当设备配置数据发生变化时，为了使NetEco网管上的数据与设备数据保持一致，可以使用NetEco的同步功能将数据同步到NetEco。 前提条件 设备已正常连接。 背景信息 设备创建后，网络连接正常情况下，NetEco会自动从设备同步配置数据。此时NetEco和设备上的配置数据是一致的。在后续的维护中，可能会需要

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务器被分配的概率高，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。 推荐场景 加权轮询算法常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 灵活负载：当对后端服务器的负载分配有更精细的要求时，可以通过设置不同的权重来实现对服务器的灵活调度，使得性能较好的服务器能够处理更多的请求。 动态负载：当后端

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灵活负载：当对后端服务器的负载分配有更精细的要求时，可以通过设置不同的权重来实现对服务器的灵活调度，使得性能较好的服务器能够处理更多的请求。 动态负载：当后端服务器的性能和负载情况经常发生变化时，可以通过动态调整权重来适应不同的场景，实现负载均衡。 缺点 加权轮询算法需要配置每个后端服务器的权重，

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Forking工作流 Forking工作流区别于前三种工作流的最大特点是每个开发人员都有一个从公共仓库fork出来的属于自己的公共仓。Forking工作流适合外包、众包以及众创和开源场景。接包方的开发人员从项目公共仓fork自己的公共仓库进行操作，并不需要被项目公共仓直接授权，Forking工作流如下图所示。

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SSH密钥对是一种用于加密和验证网络连接的安全协议。它由两个部分组成：私钥和公钥。 私钥是一个加密的文件，只有持有者可以访问它。 公钥是一个非加密的文件，可以与任何人共享。当一个用户想要连接到另一个用户的计算机时，可以使用公钥来加密消息，并使用私钥来解密消息。 这种加密方式比传统的密码验证更安全，因为

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只读两次commit之间的数据。不是全表扫描，比通过where条件取两次commit之前的数据效率要高很多。 read_optimized 读优化视图。 只读取表里面parquet文件中的数据， 对于mor表来说，新增数据会写到log里面，故该模式读取的数据不是最新的。 SparkSQL:

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