分布式身份（公测） 概述 分布式身份(DID)管理 可验证凭证(VC)管理 父主题： 区块链 中间件接口

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选择“云服务配置 > 分布式缓存”。 单击“绑定分布式缓存”。 选择环境下已绑定的分布式缓存实例。 如果环境下未绑定分布式缓存实例，单击“去所选的环境里添加”，参考纳管基础资源为该环境添加已创建的分布式缓存资源。 如果选择的分布式缓存实例访问方式为密码访问，请在“密码”输入栏输入该分布式缓存实例的密码。

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计算和磁盘存储系统， GaussDB (DWS)根据数据库模型和应用特点，将业务数据划分到不同节点上，通过节点间的网络彼此连接协同计算，使集群作为整体提供数据库服务以满足业务需要。 无共享架构 无共享架构（Shared Nothing Architecture）是一种分布式计算架构。

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将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明： 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时，不同类型的同步任务，支持的同

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Space隔离的私有云空间。 创建虚拟私有云和子网 分布式消息服务RocketMQ版（Distributed Message Service for RocketMQ） 通过分布式消息服务RocketMQ版完成消息的生产与消费。 创建RocketMQ实例 创建Topic 分布式缓存服务（Distributed

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一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引

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OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点： 采集指标在某一时间点具有唯一值，没有复杂的结构及关系。

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ModelArts：是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 对象存储系统 OBS：是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。

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难为中小企业所采纳。 云 数据仓库 服务GaussDB(DWS)与传统的数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势： 一款分布式MPP数据仓库云化服务，具备开放，高效，兼容，可扩展，易运维等特点。 基于GaussDB数据仓库产品内核，以云上数据仓库服务的形式将GaussDB(DWS)的能

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队列、优先级队列等，适用于秒杀、流控、系统解耦等场景。 详细版本对比可参考官方文档。 相关云服务和工具： 分布式消息服务Kafka版 分布式消息服务RocketMQ版 分布式消息服务RabbitMQ版 父主题： 选择合适的应用中间件云服务资源

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hash_key_column="")?); 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型，dcs_redis表示输出到分布式缓存服务的Redis存储系统中。 cluster_address 是 Redis实例连接地址。 password 否 Redis实例连接密码，当设置为免密访问时，省略该配置项。

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DLI 将作业的输出数据输出到CloudTable的HBase中。HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据

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大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7% Flink 流批一体分布式实时处理引擎 8% Flume海量日志聚合

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分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。

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缩容实例分片（分布式） 操作场景 实例进行读写分离或者业务冗余数据清理等操作后DN节点使用率会下降，此时可通过分片缩容避免成本浪费。GaussDB分布式独立部署形态支持分片缩容操作。 注意事项 缩容时长与业务数据量有关，默认缩容操作超时时间为7天，缩容中实例可正常使用，但不允许进

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Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。 它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩

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将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明： 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时，不同类型的同步任务，支持的同

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、经济实用等特点，让您更加专注业务发展。 分布式消息服务Kafka版：分布式消息服务Kafka版是一个高吞吐、高可用的消息中间件服务，适用于构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点，是分布式应用上云必不可少的重要组件。

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户下的所有实例数据。 删除租户时，会删除该租户下的所有数据，请谨慎操作。 如果您已将数据模型及其实例数据同步至LinkX-F系统，进行此操作后，将无法在LinkX-F系统进行数据模型及其实例数据的更新。 不支持删除唯一编码为“-1”的租户。 执行删除非“-1”的租户操作后，该租户不能再使用。

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩

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