存储 存储扩容 跨账号挂载对象存储 通过StorageClass动态创建SFS Turbo子目录 1.15集群如何从Flexvolume存储类型迁移到 CS I Everest存储类型 自定义StorageClass 使用延迟绑定的云硬盘（csi-disk-topology）实现跨AZ调度

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HBase中的表具有如下特点： 大：一个表可以有上亿行，上百万列。 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索。 稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简

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引擎采用了参数压缩技术以减少带宽占用，为了提高压缩率，可通对FC 参数进稀疏处理。用户通过sparse_rate数值指定多少比例的FC 参数稀疏为0，例如配0.5，则FC 参数有50%将被稀疏为0，由于数据变的稀疏，压缩模块会获得更好的压缩率。稀疏值越高，计算FC 时所需参数带宽越低，但精度会有所下降。

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STS SDK功能矩阵 功能 Java 读取微服务身份证书 √ 连接STS-Server获取密钥、认证凭据等 √ 连接STS-Server获取敏感配置 √ 解密敏感数据 √ 微服务间通信认证 √ 微服务间通信敏感数据加密 √ 表2 Cloud Map SDK功能矩阵 功能 Java

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data bytea - 实际存储在大对象中的数据。这些数据不会超过LOBLKSIZE字节，且可能更小。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno * LOBLKSIZE）开始。这种实现允许稀疏存储：页面可能丢失，并且可以比L

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。 问题分析 出现这种现象的原因，一般但不限于以下场景： 磁盘中数据占有率较低。 磁盘中存储了大量的稀疏文件。 Linux块迁移，在执行迁移的过程中会对数据进行压缩，当需要迁移的磁盘块本身存储数据较少，或者是空的磁盘块，会导致数据压缩率很高（如：100M压缩为5M），而迁移执行过

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HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4Hyp

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HBase中的表具有如下特点： 大：一个表可以有上亿行，上百万列。 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索。 稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 HBase接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java

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碎片文件过多 在同步过程中，如果源端产生的碎片文件较多，会导致同步时间长。 Linux 存在较大的稀疏文件 在同步过程中，系统会扫描稀疏文件，但不会迁移稀疏文件，如果源端有较大的稀疏文件，会导致同步时间长。 父主题： 迁移时长

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在参数区域中提供启动配置参数。 关于启动配置参数的详细说明，请参考相应的主题： 当前 Python 文件 Python 文件 Python 模块 附加到进程 Django 应用程序 FastAPI 应用程序 Flask 应用程序 Pyramid 应用程序 pytest unittest 单击“确定”以应用更改并关闭对话框。

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基于Python连接实例 PyMongo包 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题： 最佳实践

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登录 弹性云服务器 ，具体操作请参见《弹性 云服务器 快速入门》中“登录弹性云 服务器 ”。 安装Python和Redis的Python客户端Redis-py。 如果系统没有自带Python，可以使用yum方式安装。 yum install python 下载并解压redis-py。 wget https://github

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安装相应的python模块。 需要安装sasl，thrift，thrift-sasl，PyHive。 pip install sasl pip install thrift pip install thrift-sasl pip install PyHive 安装python连接zookeeper工具。

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使用SDK（Python） 准备环境 配置样例工程 初始化DIS客户端 创建通道 添加转储任务 删除通道 删除转储任务 查询通道列表 查询转储列表 查询通道详情 查询转储详情 Json格式上传流式数据 Protobuf格式上传流式数据 下载流式数据 创建APP 删除APP 查询APP详情

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Spark Python接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的开源API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类

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开始监控Python应用 快速接入Agent

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data bytea - 实际存储在大对象中的数据。这些数据不会超过LOBLKSIZE字节，且可能更小。 PG_LARGEOBJECT的每一行保存一个大对象的一个页面，从该对象内部的字节偏移（pageno * LOBLKSIZE）开始。这种实现允许稀疏存储：页面可能丢失，并且可以比L

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添加Python包后，找不到指定的Python环境 添加Python3包后，找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中，设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3，指定计算集群环境为Python3环境。 目前，新

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Python代码样例 AXB模式 AX模式 AXE模式 AXYB模式 父主题： 代码样例

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Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本，需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 关于Python开发环境的配置请参考Python SDK环境配置。 DLI Python SDK依赖第三方库包括：urllib3

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使用SDK（Python） Python开发环境配置 Python语言SDK获取和安装 添加数据示例 更新数据示例 检查数据示例 搜索数据示例 删除数据示例

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