分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。

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缩容实例分片（分布式） 操作场景 实例进行读写分离或者业务冗余数据清理等操作后DN节点使用率会下降，此时可通过分片缩容避免成本浪费。 GaussDB 分布式独立部署形态支持分片缩容操作。 注意事项 缩容时长与业务数据量有关，默认缩容操作超时时间为7天，缩容中实例可正常使用，但不允许进

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将GaussDB分布式版同步到GaussDB分布式版 支持的源和目标数据库 表1 支持的数据库 源数据库 目标数据库 GaussDB分布式 GaussDB分布式 说明： 仅支持目标库版本等于或高于源库版本。 支持的同步对象范围 在使用DRS进行同步时，不同类型的同步任务，支持的同

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个 数据仓库 工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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一站式分析平台 集数据准备、报告制作、数据分析为一体，业务人员也能轻松、快速地制作并分析数据报告，带来业务驱动的数据分析工作模式。 高性能 秒级计算，可单机部署，亦可基于 服务器 进行分布式扩展，利用列存储和内存计算，实现从千万到百亿级数据分析的秒级响应。 移动跨屏 无缝支持PC、i

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None 操作指导 可信分布式身份服务 TDIS 开通服务 02:12 开通服务 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍

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分布式高可用部署 SAP NetWeaver分布式HA部署如图1所示 图1 SAP NetWeaver分布式HA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HA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： AS CS Instance

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分布式身份(DID)管理 企业身份注册(带有service) 注册DID 更新DID 查询DID 父主题： 分布式身份（公测）

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分布式缓存（Redis） 分布式缓存（Redis）包含“String附加字符串”、“Hash删除域”、“删除键”、“List删除表头元素”等执行动作。 连接参数 分布式缓存(Redis)连接器使用IAM认证，连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值

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on：表示该session开启分布式备机读功能。 off：表示该session不开启分布式备机读功能。 默认值：off 设置方式：该参数属于USERSET类型参数，只能在session级别设置（set enable_standby_read = on），不支持gs_guc set/reload方式进行设置。

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分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。

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分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。

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扩容实例分片（分布式） 操作场景 随着实例部署时间及业务的增长，数据库在运行性能及存储上逐渐会达到瓶颈。此时，需要通过增加主机来提升实例的性能及存储能力。GaussDB分布式独立部署形态支持扩容分片操作。 扩容时长与业务数据量有关，默认扩容操作超时时间为7天，扩容中实例可正常使用

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分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。

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分布式备机读参数 enable_standby_read 参数说明：控制session开启备机读功能。该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示该session开启分布式备机读功能。 off表示该session不开启分布式备机读功能。

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超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：

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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能介绍 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：

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快速使用HBase进行离线数据分析 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。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。 背景信息

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HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将

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