建节点界面查看您需要的节点规格是否支持。 容器底层文件存储系统说明 Docker 1.15.6及之前集群版本Docker底层文件存储系统采用xfs格式。 1.15.11及之后版本集群新建节点或重置后Docker底层文件存储系统全部采用ext4格式。 对于之前使用xfs格式容器应用

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OUTFILE命令进行查询结果的导出操作。 导出命令不会检查文件及文件路径是否存在。是否会自动创建路径、或是否会覆盖已存在文件，由远端存储系统的语义决定。 如果在导出过程中出现错误，可能会有导出文件残留在远端存储系统上，Doris不会清理这些文件，需要手动清理。 导出命令的超时时间同查询的超时时间，可以通过SET

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升级Master节点规格 MRS 大数据集群采用Manager实现集群的管理，而管理集群的相关服务，如HDFS存储系统的NameNode，Yarn资源管理的ResourceManager，以及MRS的Manager管理服务都部署在集群的Master节点上。 随着新业务的上线，集群规

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版本机制，支持保存数据的多个历史版本。 通用海量KeyValue数据存储与查询 应用类型 消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 应用场景 支持离线、在线海量KeyValue数据高速写入，并提供低延

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是否需要将签名文件随磁盘或Teleport一起邮寄？ 需要。创建服务单后，请下载签名文件放入待邮寄磁盘或Teleport存储系统的根目录。 父主题： 服务安全类

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云硬盘概述 为满足数据持久化的需求，CCE支持将云硬盘（EVS）创建的存储卷挂载到容器的某一路径下，当容器在同一可用区内迁移时，挂载的云硬盘将一同迁移。通过云硬盘，可以将存储系统的远端文件目录挂载到容器中，数据卷中的数据将被永久保存，即使删除了容器，数据卷中的数据依然保存在存储系统中。 云硬盘性能规格

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l Digital Model Engine，简称iDME）的应用部署依赖于运行节点，其中数据交互依赖的中间件包括：云数据库、MongoDB、Redis、 CSS 、Kafka以及文件存储系统。因此，在部署iDME应用前需要确保中间件服务已完成部署，并且部署iDME应用的节点能够正常

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发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。

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PG_CONTROL_GROUP_CONFIG PG_CONTROL_GROUP_CONFIG视图存储系统的控制组配置信息。 表1 PG_CONTROL_GROUP_CONFIG字段 名称 类型 描述 pg_control_group_config text 控制组的配置信息。 父主题：

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HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HBase和ZooKeeper的关系

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PG_CONTROL_GROUP_CONFIG PG_CONTROL_GROUP_CONFIG视图存储系统的控制组配置信息。查询该视图需要sysadmin权限。 表1 PG_CONTROL_GROUP_CONFIG字段 名称 类型 描述 pg_control_group_config

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PG_CONTROL_GROUP_CONFIG PG_CONTROL_GROUP_CONFIG视图存储系统的控制组配置信息。查询该视图需要sysadmin权限。 表1 PG_CONTROL_GROUP_CONFIG字段 名称 类型 描述 pg_control_group_config

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DBService基本原理 DBService简介 DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统，适用于存储小量数据（10GB左右），比如：组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用，提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件，Hive、Hue

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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PERF05-04 大数据场景资源优化 风险等级 中 关键策略 在大数据场景下，可以通过优化资源的使用和分配，提高系统的性能和效率。以下是一些常见的大数据场景资源优化方法： 分布式存储：使用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。

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ect Storage Service，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。 ModelArts：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-

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提供时序洞察工具，可直观展示时序数据的变化趋势 资产模型：为充分“理解”物联网设备所产生的海量数据、挖掘海量数据背后的价值，往往需要将单一设备数据和测量数值置于一个上下文中去分析，这个上下文可能是一个产线或系统装配关系、组织关系、地理空间关系等等。IoT数据分析服务提供资产模型能力，帮助

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监控安全风险 SFS提供基于 云监控服务 CES的资源监控能力，帮助用户监控账号下的文件存储系统的使用情况，执行自动实时监控、告警和通知操作。用户可以实时监控弹性文件服务的客户端连接数、带宽、IOPS、容量等信息。 关于SFS支持的监控指标，以及如何创建监控告警规则等内容，请参见监控。

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。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。 对象存储服务 OBS：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。 媒体处理 MPC：为海量多媒体数据提供经济、高效、弹性的转码和音视频处理服务，支持丰富的转码格式，适合在PC、TV以及移动终端上播放，匹配多种商业场景。

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概念简介 物联网数据的数据体量大、价值密度小、数据时效性高、质量低。针对物联网数据的这些特点，在海量历史数据中提供近实时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。

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附录 名词解释 对象存储服务 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。 函数工作流 FunctionGraph：是一项基于事件驱动的函数托管计算服务。使用FunctionGraph函数，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配

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