python模板 主调函数： # funcName: pythoncaller from functionsdk import Function def newStateRouter(event, context): func = Function(context, "pythonstateful"

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OpenTSDB是否支持Python的接口？ 问：OpenTSDB是否支持Python的接口？ 答：OpenTSDB基于HTTP提供了访问其的RESTful接口，而RESTful接口本身具有语言无关性的特点，凡是支持HTTP请求的语言都可以对接OpenTSDB，所以OpenTSDB支持Python的接口。

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字段相同，其中group by字段中包含分片键时性能最优。 尽量让group by和order by过程中使用索引。 Join相关SQL调优建议 建议进行join操作时，join条件优先使用分片键等值连接。 用结果集小的表作为驱动表，尽量减少join的循环次数（使用left join

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逻辑表的分片规则 逻辑表的拆分键选择非常重要。建议按实际业务场景选择拆分键，不同逻辑表，如果具有E-R关系，建议选择相同字段做拆分键，避免跨库JOIN操作。 在实际使用中，请结合以下建议评估是否进行分片： 数据量在1000万条以下的表，不建议分片。 数据量在1000万条以上的表，建

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客服处理。 实例状态为“正常”时才能进行扩容，分片扩容过程中支持查询和插入、查询业务不中断，对用户的插入性能无影响，正在重分布的本地表跨节点组的关联查询业务，性能可能受到一定影响。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“数据库

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MRS 集群中Spark任务支持哪些Python版本？ 问： MRS 3.1.0版本的集群，Spark任务支持哪些python版本？ 答： MRS 3.1.0版本的集群，Spark任务建议使用python2.7或3.x版本。 父主题： 组件配置类

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分片平移到新实例：将逻辑库部分分片（分库）平移到新增的实例上，数据不会进行重分布。 图1 分片平移示意图 分片个数变更：逻辑库对应的物理库分片可以根据用户需要自定义添加，单数据节点上的物理分片数不超过64个。如果因业务需要分片数超过64，请联系DDM技术人员。DDM会尽量将分片均匀分配到数据节点

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String 将要升主的备DN的组件ID。最大长度7个字符，不能为null或者空字符串，不能为空格，校验和使用之前会自动过滤掉前后空格。至少包含大写字母（A-Z），小写字母（a-z），数字（0-9），非字母数字字符（限定为_）四类字符中的三类字符。组件ID通过查询实例的组件列表获取。 响应参数

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包管理器。 接下来，运行以下命令验证Python安装： 在Windows上，请在命令提示符中运行： python --version 在Linux上，请在终端中运行： python3 --version 如果Python安装成功，输出将显示对应Python版本号显示。您也可以使用 “py

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Python示例 本章节主要介绍使用Python语言连接副本集实例的方法。 前提条件 连接数据库的 弹性云服务器 必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks like you

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Python示例 本章节主要介绍使用Python语言连接单节点实例的方法。 前提条件 连接数据库的弹性 云服务器 必须和DDS实例之间网络互通，可以使用curl命令连接DDS实例服务端的IP和端口号，测试网络连通性。 curl ip:port 返回“It looks like you

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选择当前资源类型为主机集群的环境，作为部署对象。 python版本 python的版本。 python安装路径 python的安装路径。 控制选项 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后，应用是否继续部署后续的步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 若在部署过程中遇到问题，可参考该步骤的常见问题解决办法。

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安装Python 用户没有sudo权限 输入的路径没有权限 部署应用中断 权限不够 参数含反斜杠“\”（特例） 环境下没有主机 环境不存在 windows主机部署应用失败 使用sudo权限执行报错 部署进程被第三方杀毒软件拦截 Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 路径不合法

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如何查看 CSS 集群的分片数以及副本数？ 登录 云搜索 控制台。 在集群管理页面，选择需要查看的集群操作列的Kibana。 登录Kibana界面，选择Dev Tools。 在Dev Tools的Console界面中执行GET _cat/indices?v命令，查询集群分片数和副本数。如图

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集群

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背景 分片集群中数据的分片以集合为基础单位，集合中的数据通过分片键被分成多个部分。分片键是在集合中选择的一个合适的字段，数据拆分时以该分片键的值为依据均衡地分布到所有分片中。如果您没有选择到合适的的分片键，可能会降低集群的使用性能，出现执行分片语句时执行过程卡住的问题。 分片键一旦设

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缩容期间会清理被缩减的DN分片上的原有会话，业务会部分受损，请合理选择业务低峰期进行操作。 集群缩容后需要至少保留一个分片，磁盘空间需满足（当前实例的磁盘使用量/缩容后DN个数 + 最大单表容量/缩容后DN个数） < 只读阈值（85%）* 实例磁盘总容量。 缩容过程中PITR备份暂停，缩容结束后自动恢复。

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基于Python的Hive样例程序 功能介绍 本章节介绍如何使用Python连接Hive执行数据分析任务。 样例代码 使用Python方式提交数据分析任务，参考样例程序中的“hive-examples/python-examples/pyCLI_sec.py”。该样例程序连接的集群

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是 Int 当前文件的分片个数。 datapath 是 String 上传文件名。 transferID 是 String 本次采集任务的ID。 fileContent 是 byte[] 上传文件的字节。 sliceFileOrder 是 int 本次分片的顺序。 totalFileCount

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获取本地上传分片上传URL 功能介绍 获取本地上传分片上传URL。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/collection/v1.0/upload/part 参数说明 无 请求 请求样例 { "append": false, "dataPath":

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单击左侧菜单栏的“缓存管理”，进入实例信息页面。 单击缓存实例名称，进入该实例的基本信息页面。 单击“节点管理”或“分片与副本”，进入实例的节点管理页面。 界面显示该实例的所有分片列表，包含“分片名称”、“分片ID”和该分片下的“副本数”。 单击分片名称前面的图标，展开当前分片下的所有副

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