并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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并行导入 GaussDB提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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并行导入 GaussDB(DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 GaussDB(for MySQL)支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并

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并行导入 GaussDB提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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并行导入 GaussDB提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化

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相关操作 分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例请参见分布式调测适配及代码示例章节。 文档还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考，具体请参见分布式训练完整代码示例。 父主题： 分布式训练

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并将结果返回给客户端。 技术原理 图1展示了DWS的全并行分布式查询技术。 图1 分布式查询示意图 运行在CN上的分布式执行引擎实现了分布式执行调度的功能。 节点内引入新的执行算子来支撑数据在计算节点之间的流动，这些新的执行算子称其为数据流操作符，根据数据流的输入、输出关系，可以

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导入 INSERT（通过INSERT语句直接写入数据）和COPY（使用COPY FROM STDIN导入数据）方式执行数据导入时，是一个串行执行的过程，导入性能低，因此适用于小数据量的导入。对于大数据量的导入，GaussDB支持通过外表并行导入数据到集群。外表的并行导入需

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基于Serverless-Native分布式计算架构，核心业务逻辑采用函数计算，实现自适应分布式任务规划及调度，轻松应对浪涌式算力需求，帮助客户降低计算资源投资。 基于分布式亲和调度策略，结合多级缓存模型，提升数据生产效率。 实景三维生产面向分布式计算，全面重构实景建模算子，并行加速利用率可达80%以上。

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。使用外表做并行导出时，需要开启steam算子后才能够使用GDS工具导出。 概述 通过外表导出数据：通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件，利用多DN并行的方

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数据并行导入 实现原理 数据并行导入（加载）的核心思想是充分利用所有节点的计算能力和I/O能力以达到最大的导入速度。DWS的数据并行导入实现了对指定格式（支持CSV/TEXT格式）的外部数据高速、并行入库。 所谓高速、并行入库是和传统的使用INSERT语句逐条插入的方式相比较。并行导入过程中：

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并行查询（PQ） 功能介绍 使用方法 性能测试 父主题： 内核功能

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仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，如系统的整体计算规格、网络带宽、高速缓存、功耗、散热等因素，充分考虑计算和通信的吞吐量关系，以实现计算和通信时延的隐藏。 软件设计需要结合高性能硬件特性

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华为自研DFV分布式存储，容量高达128TB。 根据数据量自动伸缩，无须提前规划，节约成本。 算子下推 将过滤条件、列投影、聚合运算从计算节点下推到存储节点，跨存储节点并行处理，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询执行效率。同时与并行查询功能进行融合，达成全流程并行执行。

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分布式 开发规范 使用JDBC连接数据库 使用ODBC连接数据库 使用libpq连接数据库 使用Psycopg连接数据库 使用Hibernate连接数据库 使用MyBatis连接数据库 使用JayDebeApi连接数据库 父主题： 使用驱动连接实例

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