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从DLI导入数据到OBS，数据量不一致怎么办？
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。 检查发现读取的数据量是正确的。 图1 检查读取的数据量 确认客户验证数据量的方式是否正确。客户验证的方式如下： 通过OBS下载数据文件。 通过文本编辑器打开数据文件，发现数据量缺失。 根据该验证方式，初步定位是因为文件数据量较大，文本编辑器无法全部读取。 通过执行查询语句，查
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大Key诊断
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选择“大Key诊断”，勾选对应的类型，查看对应类型的大Key信息。 图1 大Key诊断 您可以查看大Key的信息。参数请查看表1。 表1 大Key的参数 参数 描述 类型 大Key的类型。 string hash zset set exhash list stream 大Key名
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修改共享带宽大小
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续费降配（包年/包月）：修改成功后在新的计费周期生效 使用带宽加油包临时升配（包年/包月）：购买后立即生效 如果要修改共享带宽的计费方式，请参考如何切换计费模式中的“按需”和“包年包月”？。 修改共享带宽（按需计费） 进入共享带宽列表页面。 在共享带宽列表中找到您想修改的共享带宽，在“操作”列单击“修改带宽”，修改共享带宽的参数。
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HBase集群写入数据大小不能超过多少？
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HBase集群写入数据大小不能超过多少？ 问题现象 HBase集群大规模并行写入数据时，写入数据到一半卡住，无法写入数据。 原因分析 数据迁移单个请求写入数据太大，导致报错。 处理方法 建议单次写入不超过2M，单条不超过200k。 父主题： 数据读写类
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大容量数据库背景介绍
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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。
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大容量数据库背景介绍
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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。
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大容量数据库背景介绍
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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。
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如何调整SFS容量型资源包的大小？
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如何调整SFS容量型资源包的大小？ 如果资源包较小，希望可以扩容：可以叠加购买资源包，且会优先使用原购买资源包的容量。 如果资源包较大，希望可以缩容：暂不支持直接缩容，可以先将原资源包退订后重新购买。 也可以等待本资源包周期结束后重新购买来调整资源包的大小。 父主题： 计费FAQ
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如何调整SFS容量型资源包的大小？
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如何调整SFS容量型资源包的大小？ 如果资源包较小，希望可以扩容：可以叠加购买资源包，且会优先使用原购买资源包的容量。 如果资源包较大，希望可以缩容：暂不支持直接缩容，可以先将原资源包退订后重新购买。 也可以等待本资源包周期结束后重新购买来调整资源包的大小。 父主题： 计费类
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直播录制支持的ts分片大小是多少？
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如何查看桶内的文件夹大小？
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如何查看桶内的文件夹大小？ 可以使用obsutil列举对象命令，指定前缀为需要查看的文件夹进行列举。 以Linux操作系统为例，运行./obsutil ls obs://bucket-test/test/ -du -limit=0命令，查询桶bucket-test下test文件夹的大小。
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如何检测和解决大key与热key问题
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//产生热点分区键的值 } 总结 在线业务在使用Cassandra时，必须执行相关的开发规则和使用规范，在开发设计阶段就降低使用风险，合理的设计会降低大部分风险发生的概率。 任何表的设计都要考虑是否会造成热key或者大key的产生，是否会造成负载倾斜的问题。 建立数据过期机制，表中的数据不能无限制增长而不删除或者过期。
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获取终端名称和大小
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参数说明 id int 32位整数 错误id， code int 32位整数 错误码 param Object param 对象 失败响应的附带参数。 父主题： 硬终端开放性
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计费概述
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大容量数据库背景介绍
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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。
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为什么有时候迁移速度会很慢?
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能有下面几个方面： 大量的小对象 由于每个迁移任务的最大并发数是固定的，导致同时在迁移的对象数是有限制的。迁移前会列举对象，每个对象迁移完成后，都会对比源端和目的端是否一致。相比于迁移大对象，迁移同样大小的数据量，会有更多的列举对象和对比对象操作带来的时间消耗。 解决方式：通过创
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经验总结
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源受限的问题。此时需要对数据重新进行分区，使用coalesce(numPartitions, true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁
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经验总结
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源受限的问题。此时需要对数据重新进行分区，使用coalesce(numPartitions, true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁
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大模型微调训练类问题
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为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好
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Redis实例支持的单个Key和Value数据大小是否有限制？
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Redis实例支持的单个Key和Value数据大小是否有限制？ Key的大小上限为512M。 建议key的大小不超过1KB，这样既节约存储空间，也利于Redis进行检索。 String类型的value值上限为512M。 集合、链表、哈希等key类型，单个元素的value上限为512M。
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经验总结
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源受限的问题。此时需要对数据重新进行分区，使用coalesce(numPartitions, true)。 localDir配置 Spark的Shuffle过程需要写本地磁盘，Shuffle是Spark性能的瓶颈，I/O是Shuffle的瓶颈。配置多个磁盘则可以并行的把数据写入磁
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