d Only方式存储，并在该基础上结合数据库逻辑进行分布式并行算法优化，极大地提升了数据备份、恢复性能。 DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率。 强

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生故障时，物理磁盘上的数据块会在其他节点的磁盘上并行重建恢复。 图3 数据重建原理 三副本技术和磁盘备份有啥区别？ 三副本技术是专属分布式存储系统为了确保数据高可靠性提供的技术，主要用来应对硬件设备故障导致的数据丢失或不一致的情况。 磁盘备份不同于三副本技术，主要应对人为误操作、

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，又具备开源低成本效益。 DFV（Data Function Virtualization）是一个与数据库垂直整合的高性能，高可靠的分布式存储系统。存储集群采取池化部署，可以有效提升存储使用效率。 您可以使用本文档提供API对数据库实例进行相关操作。支持的全部操作请参见API概览。

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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。 数

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配置底层存储系统 用户想要通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离时，可以在 MRS Manager页面中配置Alluxio的底层存储系统来实现。集群创建后，默认的底层存储地址是hdfs://hacluster/

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HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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Sqoop对接外部存储系统 使用本章节前已参考配置存算分离集群（委托方式）完成HDFS客户端对接OBS文件系统的配置。还需在MySQL官网https://downloads.mysql.com/archives/c-j/下载MySQL对应版本的驱动包，解压后上传至安装了Sqoop

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HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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HBase应用开发简介 HBase介绍 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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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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、内存等计算资源，并根据实际情况进行选择和配置。 存储资源：根据预测的需求，计算所需的存储空间，例如需要存储大量的数据，可能需要选择分布式存储系统。 网络带宽：根据预测的需求，计算所需的网络带宽，例如需要进行大规模的数据传输或者实时的网络通信，可能需要选择高速网络 了解资源限制

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分布式 Oracle数据库兼容性概述 SQL的基本元素 伪列 操作符 表达式 条件 常见的SQL DDL子句 SQL查询和子查询 PL/SQL语言 系统函数 系统视图 高级包 父主题： 与Oracle兼容性说明

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分布式 MySQL数据库兼容MySQL模式 父主题： 与MySQL兼容性说明

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分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题： API

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HBase集群管理 HBase产品简介 HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有：

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HetuEngine安装依赖MRS集群，其中直接依赖的组件如表1所示。 表1 HetuEngine依赖的组件 名称 描述 HDFS Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集方面的应用。 Hive

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什么是三副本技术？ 云硬盘的存储系统采用三副本机制来保证数据的可靠性，即针对某份数据，默认将数据分为1 MiB大小的数据块，每一个数据块被复制为3个副本，然后按照一定的分布式存储算法将这些副本保存在集群中的不同节点上。 云硬盘三副本技术的主要特点如下： 存储系统自动确保3个数据副本分布

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分布式训练 分布式训练功能介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 分布式调测适配及代码示例 分布式训练完整代码示例 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例 基于训练作业启动PyTorch

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分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中，所有实例都运行在独立的 云服务器 上，主要包括以下实例： ABAP Central Services

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