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。 行、列存储有如下优缺点： 存储模型 优点 缺点 行存 数据被保存在一起。INSERT/UPDATE容易。 选择(Selection)时即使只涉及某几列，所有数据也都会被读取。

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wal数据并立刻应用它能够被允许的最长总时间。因此，如果一个查询导致了明显的延迟，后续冲突查询只有更少的时间，直到只读库再次赶上进度。 缺点：该参数设置时间过长，或设置为“-1”时，若只读存在长事务，则会导致主库与只读库之间存在一定的数据时延。 hot_standby_feedback

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。 具体配置参数说明请参见创建设备。 完成后，在页面的设备列表中可查看创建的设备。 创建规则。 在实例控制台的“设备集成 LINK > 规则引擎”页面。 若获取到规则列表文件，则单击“导入规则”，通过导入规则列表文件创建规则。 若未获取到规则列表文件，则单击“创建规则”，手动创建规则。

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力拆分成若干个物模型服务，再定义每个物模型服务具备的属性、命令以及命令的参数，最终完成物模型定义。 规则引擎 ROMA Connect不直接存储设备上报的数据，用户可以通过规则引擎配置设备数据的转发规则，把设备上报的数据转发到其他云服务进行存储或做进一步分析处理，供业务应用使用。

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产品模板相关API，包括产品模板的创建、修改、查询、删除等操作。 产品管理 产品相关API，包括产品的创建、修改、查询、删除等操作。 规则引擎 规则引擎相关API，包括规则的创建、修改、查询、删除等操作。 服务管理 设备服务相关API，包括设备服务和属性的创建、修改、查询、删除等操作。

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什么是成本单元，工作原理是什么？ 成本单元是一种基于规则引擎自动归集客户成本的工具。客户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本单元自定义条件规则，将名下的成本按照实际需求归集到有意义的分类。企业通常对业务有多种查看视角，比如部门、项目、应用等，客户可以创建多个成本单元来匹配这些视角。

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温度过高时自动关闭设备 概述 物联网平台支持设备数据上报和设备命令下发，但若要将两者联动起来，一般需要由应用 服务器 实现对应逻辑。 设备接入服务 提供规则引擎功能，平台上简单几步操作即可实现数据上报特定数据时平台自动下发指定命令，减少应用服务器开发工作量。 示例场景 本示例为设备自带的温度传感

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此无法将应急设备间的联动完全依赖于云端规则处理，需要借助端侧规则引擎实现预案联动。在实施时，可以预先针对火灾、交通事故等不同情况制定相应的设备联动预案。监控人员可以根据隧道内发生的情况，一键启动设备预案，通过端侧规则引擎实现多种相关设备同步进行状态变化，从而降低对网络质量的依赖，

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其他开发人员分享代码。 优点 分支合并前可以使用pull request进行code review。 降低了master分支的提交频率。 缺点 只有一个master分支作为集成，仍然不是很稳定，不适合大型开发。 父主题： Git工作流

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regionserver.wal.durable.sync” “hbase.regionserver.hfile.durable.sync” 当提升性能时，缺点是对于DataNode（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

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括： 网络费用 迁移带宽 数据安全性 网络时延 网络稳定性 网络灵活性 以下是常见的迁移网络类型的优缺点，供迁移网络选择时参考： 表1 常见迁移网络类型 迁移网络类型 优点 缺点 专线 1、 性能稳定：时延低至毫秒级 2、 带宽选择范围可达几十Gbit/s 3、 数据传输安全性高

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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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较小。缺点是在备节点数量较多的情况下，主节点的CPU和网络负载会较高。 使用客户端缓存/本地缓存。 该方案需要提前了解业务的热点Key有哪些，设计客户端/本地和远端Redis的两级缓存架构，热点数据优先从本地缓存获取，写入时同时更新，这样能够分担热点数据的大部分读压力。缺点是需要修改客户端架构和代码，改造成本较高。

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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 少 仅需JS调用和少量鉴权相关开发 低 低 不支持 API Fabric的Web客服接口

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主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。 GPU负载

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regionserver.wal.durable.sync” “hbase.regionserver.hfile.durable.sync” 当提升性能时，缺点是对于DataNode（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。

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理。 停车场车位感应设备和进出门闸设备通过设备集成连接到ROMA Connect，实时上报车位状态信息和车辆出入信息。 设备上报的数据经规则引擎转发到消息集成的Topic上存储。 通过数据集成任务把Topic中的停车场数据实时写入停车场管理系统的数据库中，用于车位状态监测和停车计费，并可在IOC大屏上显示。

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设备发放服务使用指南 设备接入服务 通过设备接入服务，您可以通过全球多个站点的无缝切换，实现跨区域海量设备的接入、数据采集/转发、远程控制，还可以通过规则引擎与华为云其他云服务无缝对接，丰富物联网应用。 设备接入服务使用指南 开发中心工具 开发中心是基于物联网平台提供的一站式开发工具。通过开发

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HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile

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本地模式架构相对简单，不需要PoWA-collector的参与，仅由PoWA-archivist、PoWA-web及其他插件即可组成，但这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。

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HBase支持使用bulkload和put方式加载数据，在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度，但bulkload并不是没有缺点的，在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。 回答 bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile

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