中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据并发处理 更多内容
  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大屏

    如图6所示,选择开发场景为“屏”,单击右侧区域的“开发”,进入到配置的AppCube屏开发环境。 图6 进入屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境,进入到默认环境的业务屏。 如果使用配置的开发环境,进入到配置的开发地址,配置的地址不是直接进入业务屏,参见下图进入业务屏。 如图7所示,单击“导入项目包”。

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  • 数据复制服务是否采用了并发技术

    数据复制服务是否采用了并发技术 并发技术是提升性能的关键技术,DRS在多个环节采用了并发技术,总体可以分为两个大类并发技术:读写类并发和线程类并发。 读写类并发 为了提升全量阶段历史数据的搬迁,同时对抗网络的不稳定性,DRS实现了数据行级并发抽取效果,从而使得历史数据搬迁速度最大

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  • 订购会议并发后有什么限制?

    订购会议并发后有什么限制? 购买会议并发数后,用户可以自由添加用户账号,所有用户账号都可登录 WeLink客户端 及Web端,随时随地开启视频会议;同一时刻企业累计与会方数不可高于订购的总并发数。 会议并发套餐不限会议时长,允许 WeLink (电脑/手机)客户端和会议专业硬件接入,支持

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  • DQL/DML-DQL/DML并发

    DQL/DML-DQL/DML并发 DQL/DML操作会给表和分区施加1~3级别的常规锁,DQL/DML操作自身互不阻塞,支持DQL/DML-DQL/DML并发。 间隔分区表由于INSERT/UPDATE/UPSERT/MERGE INTO/COPY等业务导致的新增分区行为视为一个分区DDL操作。

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  • 内网DNS并发有什么限制?

    内网DNS并发有什么限制? 为保证内网 域名 的解析效率,内网DNS 服务器 会限制来自单个IP地址的解析流量,QPS最大不能超过2000。如果某个服务器请求DNS解析的频率特别高,超出了正常的业务访问量,即QPS超过2000,则超出部分的解析请求将会被清洗,内网DNS服务器将不会处理超出的这部分解析请求。

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  • 数据处理支持什么类型脚本?

    数据处理支持什么类型脚本? 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎,用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题: 数据处理

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 应用场景

    扩展能力,能够实时提升数据处理能力,提高访问效率,轻松应对高并发的实时交易场景。 物联网数据 在工业监控和远程控制、智慧城市的延展、智能家居、车联网等物联网场景下,传感监控设备多,采样频率高,数据规模,会产生超过单机数据库存储能力极限的数据,造成数据库容量瓶颈。DDM提供的容

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  • 创建数据处理任务版本

    是 String 数据处理任务名称。 template 否 TemplateParam object 数据处理模板,如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理任务的工作目录。 workspace_id

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  • 回传数据优化处理

    当推理计算完成后,需要将推理结果或者推理结束信号发送给Host端,如果在推理Engine内部调用SendData回传数据到Host端,将会消耗推理Engine的时间。建议单独开一个专门负责回传数据的Engine(例如:DataOptEngine),当推理结束后,推理Engine将处理数据透传给DataOptEngine,由DataOptE

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  • 回传数据优化处理

    当推理计算完成后,需要将推理结果或者推理结束信号发送给Host端,如果在推理Engine内部调用SendData回传数据到Host端,将会消耗推理Engine的时间。建议单独开一个专门负责回传数据的Engine(例如:DataOptEngine),当推理结束后,推理Engine将处理数据透传给DataOptEngine,由DataOptE

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  • 数据处理预置算子说明

    数据处理预置算子说明 数据校验 数据清洗 数据选择 数据增强

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  • 个人数据处理说明

    个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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  • 业务数据不均衡处理建议

    节点上的数据更多,从而导致节点间的数据不均衡。 实施步骤 业务数据不均衡的处理措施: 优化业务中Topic的设计,对于数据量特别的Topic,可对业务数据做进一步的细分,并分配到不同的Topic上。 生产者生产消息时,尽量把消息均衡发送到不同的分区上,确保分区间的数据均衡。 创

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  • 通过Flink作业处理OBS数据

    Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。

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  • AstroZero如何解决高并发、大数据的性能问题?

    AstroZero如何解决高并发、大数据的性能问题? AstroZero引擎层是基于GO语言实现的,GO语言的协程机制支持高并发。同时网络层采用了ELB、Nginx进行负载均衡,合理动态的分担服务压力来满足业务高并发需求。 父主题: 产品咨询类

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  • TPC-H 单并发查询

    TPC-H 单并发查询 测试环境 表1 测试环境 产品 规格 CPU 内存 存储 单节点建议存储 查询性能(TPC-H 1000X) 版本 节点数 GaussDB (DWS) 8xlarge 32U 256G SSD云盘 6400GB 596.90s 8.1.3 3 测试结果 如下

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  • OCR的并发是多少

    OCR的并发是多少 文字识别 服务属于公有云服务,线上用户资源共享,并发量会根据线上用户的调用情况动态调整。 如遇到突发高峰导致的并发量不够用的情况,您可以尝试以下两种解决方法: 通过重试机制,在代码里检查返回值,碰到并发错误可以延时一小段时间(如2-5s)重试请求。 后端检查上一

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