日期和时间类型 概述 本节介绍如下日期和时间类型：DATETIME、TIME、TIMESTAMP、YEAR。 GaussDB (DWS)不支持以上类型，DSC工具将会对其转换。 类型对照 表1 日期和时间类型对照表 MySQL日期时间类型 MySQL INPUT GaussDB(DWS)

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104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；4000（96核CPU/768G内存）；3000（80核CPU/640G内存）；2048（80核CPU/512G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/

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ors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。 每个Executor多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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ors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。 每个Executor多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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3个节点，每个executor4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 加载文件夹数 10000 3个节点，每个executor4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 数据加载所需的内存取决于以下因素： 列数 列值大小 并发（使用“carbon

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时间和日期类型 限制 时间和日期类型目前精确到毫秒。 表1 时间和日期类型 名称 描述 存储空间 DATE 日期和时间。仅支持ISO 8601格式：'2020-01-01' 32位 TIME 不带时区的时间（时、分、秒、毫秒） 例如：TIME '01:02:03.456' 64位

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Spark作业参数计算公式： CU数=driver CPU核数+Executor个数*Executor CPU核数 内存数=driver内存+(Executor个数*Executor内存） Executor内存 代表每个Executor的内存。通常建议Executor CPU核数：Executor内存=1：4。

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_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 query_mem 参数说明：设置执行作业所使用的内存。如果设置的query_mem值大于0，在生成执行计划时，优化器会将作业的估算内存调整为该值。 参数类型：USERSET

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核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；'2048,2,(nobind)'（96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；'1024,2,(nobind)'（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512

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专属计算集群的规格提供了对应物理 服务器 的配置信息，决定了您能在专属计算集群中使用的E CS 实例规格族，也决定了您能创建的ECS实例数量。 专属计算集群对应物理服务器的配置信息主要包括CPU数量（Sockets）、物理内核、硬件配置（CPU型号和内存大小）、虚拟CPU核数（vCPUs）

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资源和成本规划 表1 资源和成本规划 云服务 规格 数量 总价 弹性云服务器 规格: X86计算 | 内存优化型 | m3.xlarge.8 | 4核 | 32GB 镜像: CentOS | CentOS 7.9 64bit 系统盘: 通用型SSD | 40GB 数据盘: 通用型SSD

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| wc -l 输出：2 即表示2个 图1 输出1 查看CPU核数： 输入命令： cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq 输出：cpu cores：4 2*4=8 一共是8核 图2 输出2 查看 CPU 型号： 输入命令： cat /proc/cpuinfo

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CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；1024（4核CPU/16G内存） 请尽量保证此参数为1048576，并不要随意调整此参数，否则

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专属主机规格中的vCPUs计算公式：vCPUs = (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 m3型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 * 18 * 2 - 12) * 1.07 = 64 m6型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 *

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。 当实例进行CPU/内存规格变更时，不能对

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cpu_core_usage Float 已使用CPU核数。 cpu_core_total Float 总CPU核数。 cpu_memory_usage Integer 已使用内存，单位MB。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float

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是否支持退订 如何查看API使用次数 接口的并发是多少 调用API报错IVS.0015怎么处理 CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析

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3个节点，每个executor4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 加载文件夹数 10000 3个节点，每个executor4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。 二级索引表规格 表3 二级索引表规格 实体 测试值 二级索引表数量

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em=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 开启内存自适应后，收集统计信息后不再需要使用work_mem进行算子内存使用调优，由系统根据当前负载情况，为每个语句生成计划，并估算每个算子的内存使用量和整个语句的内存使用量。系统

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配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时，添加“-ys

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 当用户购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格，也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式，单个节点耗时约5-10分钟，总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点，其

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