规则引擎 规则引擎介绍 数据转发流程 SQL语句 连通性测试 数据转发至华为云服务 数据转发至第三方应用 查看数据转发通道详情 数据转发积压策略配置 数据转发流控策略配置 设备联动

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数字主线引擎 数字主线引擎概览页介绍 登录数字主线引擎 管理数据连接 日常管理数字主线引擎 查看数字主线引擎 管理数字主线引擎资源

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。 流程引擎是一种用于管理和执行业务流程的软件工具。您可以通过流程引擎的建模、编排、执行、监控等功能，将业务流程抽象成可执行的流程模板，并自动化执行流程，从而提高工作效率、降低成本、增强风险控制能力。 目前流程引擎仅支持在体验版数据建模引擎中体验。关于体验版数据建模引擎申请，请参见购买数据建模引擎。

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全域公网带宽 工业数字模型驱动引擎 iDME 数字主线引擎 数字化制造基础服务 基础版数据建模引擎节点 iDMEStudio基础版 全球加速 GA 加速器 工业仿真工具链云服务 CraftArtsSIM 工业仿真云平台 云原生仿真服务 仿真求解计算 仿真前后处理计算 工业数据管理及协同云服务

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use表引擎中最重要，也是最常使用的两个引擎，本文将重点进行介绍。 概述 表引擎即表的类型，在云数据库ClickHouse中决定了如何存储和读取数据、是否支持索引、是否支持主备复制等。云数据库ClickHouse支持的表引擎，请参见下表。 表1 表引擎 系列 描述 表引擎 特点 MergeTree

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二级分类 云服务产品 产品部确认分类 产品部 计算 计算 云手机CPH 开放能力 计算产品部 函数工作流 FunctionGraph 开发平台 PAAS产品部 容器 容器 云容器引擎CCE 开放能力 计算产品部 云容器实例CCI 开放能力 计算产品部 存储 存储 数据工坊DWR 开放能力

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模型训练服务提供的计算节点资源，包括CPU和GPU。 用户可以单击选定计算节点资源，并在“计算节点个数”中配置计算节点资源的个数。 计算节点个数 计算节点的个数。 1代表单节点计算 2代表分布式计算，开发者需要编写相应的调用代码。可使用内置的MoXing分布式训练加速框架进行训练，训练算法需

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本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。

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SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Fra

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分布式事务 技术背景 在分布式share nothing架构下，表的数据分布在不同的节点上。客户端的一条或多条语句可能会同时修改多个节点上的数据，这种情况下，会产生分布式事务。分布式事务需要关注： 在各个节点上事务的原子性，分布式事务在所有节点上要么全部成功要么全部失败。 事务的

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分布式消息（Kafka） 分布式消息（Kafka）连接器包含“Topic列表”、“发送数据”、“指定分区发送”三个执行动作和“消费消息”一个触发事件。 连接参数 创建分布式（Kafka）连接时连接参数说明如表1所示。如果需要连接的Kafka配置了IP地址白名单限制，则需要放通 集成工作台 公网出口访问地址“124

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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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推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景

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数据分布式存储 DWS采用水平分表的方式，将业务数据表的元组分散存储到各个节点内，该优势在于，查询中通过查询条件过滤不必要的数据，快速定位到数据存储位置，可极大提升数据库性能。 水平分表方式将一个数据表内的数据，按合适分布策略分散存储在多个节点内，DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE

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展开“高级设置 > 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”，在环境编辑页面，单击“新增可选资源”，为该环境添加已创建的分布式缓存(D CS )资源。 如果选择的分布式缓存实例访问方式为密

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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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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 产品名称 云资源 规格 数量 预估费用 CAD 弹性云服务器 ECS CPU架构 x86计算 规格 通用计算增强型 | c7.2xlarge.2 | 8vCPUs | 16GiB 镜像来源 公共镜像 镜像 CentOS 7.4 64bit 系统盘

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概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站

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Server在开启分布式事务的时候已经启动MSDTC，其他 服务器 请参考设置 远程服务器 MSDTC（分布式事务处理协调器）进行启动。 更多介绍请参见Microsoft SQL Server官网MS DTC 分布式事务介绍。 使用限制 新实例默认开启分布式事务。 只读实例不支持分布式事务。 分布式事务功能一旦开启，将不允许关闭。

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更改计算资源 功能介绍 该接口用于更改计算资源。 URI PUT /v1/{project_id}/computing-resource 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。

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数据容量多达几十TB，数据计算量激增，导致分析研究周期变长，基因测序机构急需投入成本和资源以提升计算速度。 竞享实例的应用 竞享实例提供了多种规格资源，并且成本极低，基因测序机构可以根据业务需要选择适用的规格，并依赖管理调度平台，弹性扩展自有的高性能计算集群规模，在业务量高峰时段

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