中软国际数据治理专业服务解决方案实践

DQL/DML-DQL/DML并发 DQL/DML操作会给表和分区施加1~3级别的常规锁，DQL/DML操作自身互不阻塞，支持DQL/DML-DQL/DML并发。 间隔分区表由于INSERT/UPDATE/UPSERT/MERGE INTO/COPY等业务导致的新增分区行为视为一个分区DDL操作。

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新建并发布我的模板 公共屏幕模板是为用户提供具有业务属性的模板，方便用户基于这些模板快速创建屏幕。 公共屏幕模板包含我的模板和预置模板。我的模板是用户自定义创建的屏幕模板，仅该租户下用户使用。 在新建屏幕之前您可以在“公共屏幕模板”新建我的模板，选择业务所需的页面布局和卡片设置消息联动，从而实现自定义屏幕构建。

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内网DNS并发有什么限制？ 为保证内网 域名 的解析效率，内网DNS 服务器 会限制来自单个IP地址的解析流量，QPS最大不能超过2000。如果某个服务器请求DNS解析的频率特别高，超出了正常的业务访问量，即QPS超过2000，则超出部分的解析请求将会被清洗，内网DNS服务器将不会处理超出的这部分解析请求。

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如何进行并发测试？ 通过创建测试工程，根据需求构建事务模型之后，添加对应的测试任务便可进行并发测试。并发用户数即为并发数，不仅仅对单任务可以进行并发操作，可以勾选多个测试任务同时进行并发操作。 父主题： 压测工程管理

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TPC-DS 单并发查询 测试环境 表1 测试环境 产品 规格 CPU 内存 存储 单节点建议存储 查询性能（TPC-DS 1000X） 版本 节点数 GaussDB (DWS) 8xlarge 32U 256G SSD云盘 6400GB 1545.93s 8.1.3 3 测试结果

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DQL/DML-DQL/DML并发 DQL/DML操作会给表和分区施加1~3级别的常规锁，DQL/DML操作自身互不阻塞，支持DQL/DML-DQL/DML并发。 支持自动扩展的分区表由于INSERT、UPDATE、UPSERT、MERGE INTO、COPY等业务导致的新增分区行为视为一个分区DDL操作。

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配置Hudi分区并发控制 本章节内容仅使用于 MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 分区并发写每个任务基于对当前存在inflight状态的commit中存储的修改分区信息来判断是否存在写冲突，从而实现并发写入。 并发过程中的锁控制基于ZK锁实现，无需用户配置额外参数。 注意事项

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CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个

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T2中插入的数据，事务T2中执行查询语句看不到事务T1中插入的数据。 场景2： READ COMMITTED级别 开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1执行INSERT完成后直接提交，事务T2中执行INSERT语句后执行查询语句，可以看到事务T1中插入的数据。 REPEATABLE

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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。 父主题： 大容量数据库

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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。 父主题： 大容量数据库

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OCR的并发是多少 文字识别 服务属于公有云服务，线上用户资源共享，并发量会根据线上用户的调用情况动态调整。 如遇到突发高峰导致的并发量不够用的情况，您可以尝试以下两种解决方法： 通过重试机制，在代码里检查返回值，碰到并发错误可以延时一小段时间（如2-5s）重试请求。 后端检查上一

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CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个

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单表并发控制配置 参数 描述 默认值 hoodie.write.lock.provider 指定lock provider，不建议使用默认值，使用org.apache.hudi.hive.HiveMetastoreBasedLockProvider org.apache.hudi

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TPC-H 单并发查询 测试环境 表1 测试环境 产品 规格 CPU 内存 存储 单节点建议存储 查询性能（TPC-H 1000X） 版本 节点数 GaussDB(DWS) 8xlarge 32U 256G SSD云盘 6400GB 596.90s 8.1.3 3 测试结果 如下

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T2中插入的数据，事务T2中执行查询语句看不到事务T1中插入的数据。 场景2： READ COMMITTED级别 开启事务T1，不提交的同时开启事务T2，事务T1执行INSERT完成后直接提交，事务T2中执行INSERT语句后执行查询语句，可以看到事务T1中插入的数据。 REPEATABLE

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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步骤3：保存或保存并发布大屏 完成大屏字段和样式配置并单击“更新”后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图9 保存并发布 收藏：收藏大屏后，可在产品首页“我的收藏”快速找到大屏。 保存

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AstroZero如何解决高并发、大数据的性能问题？ AstroZero引擎层是基于GO语言实现的，GO语言的协程机制支持高并发。同时网络层采用了ELB、Nginx进行负载均衡，合理动态的分担服务压力来满足业务高并发需求。 父主题： 产品咨询类

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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集

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大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据

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