如何查看 CSS 集群的分片数以及副本数？ 登录 云搜索 控制台。 在集群管理页面，选择需要查看的集群操作列的Kibana。 登录Kibana界面，选择Dev Tools。 在Dev Tools的Console界面中执行GET _cat/indices?v命令，查询集群分片数和副本数。如图，

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新/删除涉及的数据条数。建议先用select查出相应的数据，double check确保数据范围无误后再实行update/delete操作。 拆分字段更新 条数限制：DDM拆分字段更新有数据量限制，一般不能超过10000条数据，数据量越少越好。若超过10000条数据，建议用改重建

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大文件分片上传初始化（API名称：file/initBigFile） 功能介绍 大文件分片上传初始化 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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业务情况：目前业务规模以及对日后增长趋势的预估。分片变更是重要的数据变更动作，如果DN节点的存储空间足够，建议您推迟执行分片变更操作。 是否增加分片：增加分片意味着拆分规则发生变化，当前逻辑库中所有的数据都需要按照新拆分规则重新计算并移动位置，相比不增加分片的变更需要更大的资源占用，速度也相对较慢。 分片变更过程中是

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单节点实例连接方式介绍 通过内网连接单节点实例 通过公网连接单节点实例 数据库管理 通过命令创建数据库帐户 通过命令创建数据库 05 实践 您可以使用推荐方式连接副本集实例，合理设置数据分片以充分利用分片性能，通过多种途径提升DDS使用性能。 提升DDS使用性能 如何连接副本集实例以实现读写分离和高可用

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DDM支持以下三种不同的分片变更方式，以满足不同的应用场景。 方式一：分片数不变，增加数据节点数量 该变更方式不改变当前分片数，只增加数据节点数量。将原数据节点的部分分片平移到新增数据节点上，分片数据进行平移，数据相对位置不需要重新分布，所以变更速度最快，推荐您优先使用此方式进行分片变更。 该

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5000 } ) 创建分片集合 在DDS集群架构中，可以创建分片来充分利用数据库性能。创建分片的规范及建议请参见分片设计规范。 使数据库可分片。 sh.enableSharding("info") 创建分片表，并指定分片键。如下为info数据库的fruit集合分片，且分片键是"id"。 sh

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ClickHouse写入分布式表时发送数据文件到远端分片失败 本章节仅适用于 MRS 3.3.1及之后版本。 告警解释 ClickHouse实例分布式表检查模块300秒检查一次，如果连续失败的次数超过配置的阈值，则触发上报告警，此时ClickHouse写入分布式表的节点无法正常发送数据文件到远端分片节点。 当

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减少性能损耗。 分片设计规范 对于使用DDS分片集群，建议尽可能的使用分片集合以充分利用性能，详情请参见设置数据分片以充分利用分片性能。 分片集合使用上建议如下： 对于大数据量（数据量过百万），并有较高读写请求的业务场景，数据量随着业务量增大而增大的，建议采用分片。 对于采用ha

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需要关联的DDM账号。 选择数据节点 仅支持和当前DDM实例处于相同VPC、且未被其他DDM实例使用的数据节点。DDM将在选择的数据节点上新建数据库，不会影响数据节点上已有的库表。 逻辑库总分片数 逻辑库总分片数是所选数据节点分片数的总和，为了确保每个数据节点上都能均匀分配到分片，逻辑库总分片数不能小

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Cluster预分片示意图 Redis Cluster集群的每个分片也是一个Redis主备实例。当分片上的主节点故障时，该分片上的连接会有秒级中断、不可用，备节点在15秒到30秒内自动完成主备切换，单分片故障仅影响该分片上的数据访问，不影响其他分片上的数据访问。 Redis集群单分片主节点

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CS S服务中Elasticsearch集群分片过多会有哪些影响？ 集群创建分片的速度随着集群分片数量增多而逐渐减低。 触发Elasticsearch自动创建index时，创建速度变慢会导致大量写入请求堆积在内存中，严重时可导致集群崩溃。 分片过多时，如果不能及时掌控业务的变化，可能经常遇到单分片记录超限、写入拒绝等问题。

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为上一个数据块SHA256的第1-8个32位变量。 注：分片并行上传时除第一个分片外其他分片必填。 uploadUrl String 文件上传的URL，返回参数 partId String 分片对象ID 请求示例 通过“分片上传”方式创建文件元数据，该示例指定了一个分片，后续响应

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续Key的数据会放到迁移机的内存Buffer中，如果阻塞时间太久，则会导致迁移失败。 容易造成集群分片不均的情况。 各分片内存使用不均。例如某个分片占用内存较高甚至首先使用满，导致该分片Key被逐出，同时也会造成其他分片的资源浪费。 各分片的带宽使用不均。例如某个分片被频繁流控，其他分片则没有这种情况。

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uster集群分片默认是一个双副本的主备实例，当主节点故障后，同一分片中的备节点会升级为主节点来继续提供服务。 Cluster集群：通过分片化分区来增加缓存的容量和并发连接数，每个分片包含一个主节点和0到多个备节点，分片本身对外不可见。分片中主节点故障后，同一分片中备节点会升级为

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ock就是一个分片，否则就会将一个block文件分隔为多个分片，如果block中剩下的一小段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0

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相关文档 1 云盘服务 KooDrive首次上线 KooDrive是华为云面向政企等客户推出的数据存储、访问、同步、管理和协作等功能的在线服务，是企业的一站式数字内容中枢，使能企业高效知识协作。 公测 什么是云盘服务KooDrive

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default本地表所在的数据库名称。 test为本地表名称，该例中为2中创建的表名。 （可选的）分片键（sharding key） 该键与config.xml中配置的分片权重（weight）一同决定写入分布式表时的路由，即数据最终落到哪个物理表上。它可以是表中一列的原始数据（如site_i

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如果您的DN节点是RDS实例，无需解决。 广播表数据一致性检查 保证广播表数据一致后再执行分片变更。 请联系DDM运维人员。 源物理分片的字符集和排序规则检查 保证分片变更后字符的展示和排序一致。 请联系DDM运维人员。 物理表建表语句检查 保证各物理分片上的表结构保持一致。 请先使用check

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这个示例中创建了一个源数据类型为JSON，且数据包含“key1”、“key2”这两个属性的通道。 data_type：指定源数据的类型，“JSON”表示分区中的数据格式为JSON格式。 data_schema：源数据Schema，用于描述JSON、CSV格式的源数据结构，采用Avro

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全量数据迁移的底层模块主要原理： 分片模块：通过优化的分片算法，计算每个表的分片逻辑 抽取模块：根据计算的分片信息并行多任务从源数据库查询数据 回放模块：将抽取模块查询的数据并行多任务插入目标数据库 增量数据迁移的底层实现模块主要原理： 日志读取模块：日志读取模块从源数据库读取

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