中软国际数据治理专业服务解决方案实践

| TEMP 临时序列关键字。 创建临时序列需要数据库启用PG兼容。 临时序列的生命周期是会话级的，临时序列对象是会话隔离的。序列在会话退出后会自动删除清理。 临时序列存在于一个特殊的模式中，每个会话有且仅有一个临时模式，若提前创建了临时模式，则在创建临时序列时可给出模式名，若未

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为了存档目的而向OBS上传的某些类型的数据，包括数字媒体存档、金融和医疗记录、原始基因组序列数据、长期数据库备份以及为符合监管要求而必须保留的数据。 一次性删除桶中的大量文件。手动删除对象费时费力，且有数量限制。在桶中配置一条生命周期管理规则，设置定时删除所有文件即可。 如果您需要大量的删除桶内对象，

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开通数据库代理后，还是有大量select请求分发到主节点 原因分析： 读权重参数 设置主节点和只读节点的读权重分配，可以控制读请求的分发配比，仅在存在只读节点时生效。 例如：一主两只读，设置的读权重为1(主):2(只读1):3(只读2)，那么会按照1:2:3将读请求分发到主和只读

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发度）导致写入命令阻塞。 用户应根据自己的数据规模和使用场景，平衡存储文件的存储组设置，以达到更好的系统性能。 时间序列 时间序列是IoTDB中的核心概念。时间序列可以被看作产生时序数据的传感器所在的完整路径，在IoTDB中所有的时间序列必须以root开始、以传感器作为结尾。 IoTDB样例工程介绍

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Streaming提供的抽象概念。 DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD是一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系

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对象存储迁移 服务（ OMS ）的网络模型设计考虑了数据的传输效率、安全性和可靠性。OMS支持大文件分片、大量数据的快速迁移。同时，它还支持断点续传功能，即使在迁移过程中遇到网络中断等异常情况，也能从断点处继续传输，确保数据的完整性和迁移的连续性。 图1 网络模型图 场景一：跨Region/跨云迁移

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密码不能是数字或字母的递增或递减序列或者是间隔序列 在设置用户密码时，密码不能按如下方式设置： 递增或递减的数字或字母序列。 例如，“abcdef”、“fedcba”、“123456”或“654321”等。 连续奇数位和连续偶数位为递增或递减的等差序列。 例如，“1a2a3a”、“

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DStream表示一个连续的数据流，是从数据源获取或者通过输入流转换生成的数据流。从本质上说，一个DStream表示一系列连续的RDD。RDD一个只读的、可分区的分布式数据集。 DStream中的每个RDD包含了一个区间的数据。如图4所示。 图4 DStream与RDD关系 应用到DStream上的所有算子会被

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获取可共享程序列表 接口描述 获取当前操作系统可以被共享的程序窗口列表。 注意事项 前置条件:已经建立与OpenEye的WebSocket连接，且处于视频通话中。 方法定义 OpenEyeCall.prototype.getAppList = function(callbacks)

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备份迁移失败，提示增量bak文件LSN不连续 操作场景 客户通过增量备份数据迁移上云时，报错：In incremental restoration mode, the incremental .bak file is not continuous with the previous

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更好地计算资源利用：将数据压缩，序列化的任务下推到Worker并行计算。 高效序列化：优化数据序列化格式，同等数据量级下，更低的数据传输量。 流式传输：基于HTTP 2.0 stream, 保证HTTP协议通用性的同时，减少大量数据传输中RPC 重复调用。 断点续传：防止数据传输过程中连接异常断开后重传大量数据。

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会报错。 通用 在编辑区域一次最多可打开100个页签。页签的显示取决于主机的可用资源。 数据库对象名最多可包含64个字符（仅限文本格式），数据库对象包括数据库、模式、函数、存储过程、表、序列、约束条件、索引和视图。但在Data Studio的表达式和说明中使用的字符数没有限制。 在Data

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如何处理健康检查导致的大量日志？ 可以增加健康检查间隔时间，配置方法详见修改健康检查配置。 存在的风险：延长健康检查的间隔时间后，后端E CS 实例出现故障时，负载均衡发现故障ECS实例的时间也会增长。 可以关闭健康检查，配置方法详见修改健康检查配置。 存在的风险：关闭健康检查后，负

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有大量分区时执行drop partition操作失败 问题背景与现象 执行drop partitions操作，执行异常： MetaStoreClient lost connection. Attempting to reconnect. | org.apache.hadoop.hive

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0且不超过1024的字符序列。一个桶里的每个对象必须拥有唯一的对象键值。 Metadata：元数据，即对象的描述信息，包括系统元数据和用户元数据，这些元数据以键值对（Key-Value）的形式被上传到OBS中。 系统元数据由OBS自动产生，在处理对象数据时使用，包括Date，Co

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server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:1110) 回答 创建大量节点后，follower与leader同步时数据量大，在集群数据同步限定时间内不能完成同步过程，导致超时，各个ZooKeeper Server启动失败。 参考修改集群服务

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Kafka是一个分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发。它是一个高吞吐量、低延迟的平台，可以处理大量的实时数据流。Kafka主要由三个部分组成：生产者、消费者和代理 服务器 。生产者将数据发布到Kafka集群，消费者从Kafka集群订阅数据并进行处理，代理服务器则是Kafka集群中的核心组件，负责处理消息的存

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证书管理”页面，通过在搜索框中输入证书使用者的名称来进行查询。也可通过在“高级搜索”中查找证书的序列号、有效期、吊销原因、颁发者或状态来进行查询。CA服务支持按照证书使用者名称、序列号、有效期或颁发者模糊查询。 在“证书申请 > 申请列表”页面，通过在搜索框中输入申请者名称、CA

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证书管理”页面，通过在搜索框中输入证书使用者的名称来进行查询。也可通过在“高级搜索”中查找证书的序列号、有效期、吊销原因、颁发者或状态来进行查询。CA服务支持按照证书使用者名称、序列号、有效期或颁发者模糊查询。 在“证书申请 > 申请列表”页面，通过在搜索框中输入申请者名称、CA

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清理表的数据碎片 在使用 GaussDB (for MySQL)过程中，经常会遇到表碎片率过高的问题。表碎片是指在数据库中，表的数据和索引分散在不同的物理块中，这些物理块可能不连续，或者有一些空闲的空间，从而导致表的数据和索引在磁盘上的存储不是最优的。 这种现象主要是由于表的数据操作（

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ALM-45636 Flink作业连续checkpoint失败次数超阈值 本章节仅适用于 MRS 3.3.1及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期检查CheckPoint连续失败次数，如果FlinkServer作业CheckPoint连续失败次数达到用户配置的阈值，则发送

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