FunctiongGraph函数的并发处理过程是什么？ FunctionGraph会根据实际的请求情况自动弹性伸缩函数实例，并发变高时，会分配更多的函数实例来处理请求，并发减少时，相应的实例也会变少。 用户函数实例数=用户函数并发数/该函数的单实例并发数。 用户函数并发数：指某一刻该函数同时执行的请求数。

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如何使用构建并发包 本节以用户当前使用X86/ARM 4U8G规格的执行机为例，且购买的套餐中默认单个构建任务并发执行数为5个。 当用户购买五个X86/ARM 4U8G并发包后，可以提升单个构建任务并发执行数到10个，且无需任何配置，在达到默认执行资源上限后，自动使用已购买的4U8G并发包资源。

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则制定。 ADD分区 ADD分区会产生一个新的分区，这个新分区对期间触发的DQL/DML操作均是不可见的，无阻塞期。 DROP分区 DROP分区会将已有分区进行删除，期间触发的目标分区DQL/DML操作会被阻塞，阻塞完成后跳过对该分区的处理。 TRUNCATE分区 TRUNCAT

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启动。若配置了单实例支持三并发，三个并发请求，FunctionGraph只启动一个实例处理请求，减少了两次冷启动。 减少总请求处理时长，节省费用：单实例单并发下，多个请求的总处理时长为每个请求的处理时长相加。单实例多并发下，同一个实例对并发的多个请求的计费时间为，从第一个请求开始

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Spark并发写Hudi建议 涉及到并发场景，推荐采用分区间并发写的方式：即不同的写入任务写不同的分区 分区并发参数控制： SQL方式： set hoodie.support.partition.lock=true; DataSource Api方式： df.write .format("hudi")

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配置节点并发数 本章节主要介绍如何配置当前作业空间同一时间允许正在运行的作业节点的最大并发数。 约束限制 工作空间的节点并发数不能大于实例的节点并发数上限。 配置方法 参考访问 DataArts Studio 实例控制台，登录DataArts Studio管理控制台。 在DataArts

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测试结果 如下为scale=1000的TPC-DS的性能测试结果，查询执行时间以秒（s）为单位。 表2 TPC-DS 1000X测试结果 编号 TPC-DS查询 测试结果（s） 1 Q1 1.46 2 Q2 9.33 3 Q3 2.40 4 Q4 142.24 5 Q5 6.36 6 Q6

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如何进行并发测试？ 通过创建测试工程，根据需求构建事务模型之后，添加对应的测试任务便可进行并发测试。并发用户数即为并发数，不仅仅对单任务可以进行并发操作，可以勾选多个测试任务同时进行并发操作。 父主题： 压测工程管理

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CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个

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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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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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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。 支持自动扩展的分区表由于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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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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些作业可能出现未严格按作业“抽取并发数”参数分片的情况。 CDM 依次将Task提交给运行池运行。根据集群配置管理中的“最大抽取并发数”参数，超出规格的Task排队等待运行。 如何调整抽取并发数 集群最大抽取并发数的设置与CDM集群规格有关，并发数上限建议配置为vCPU核数*2，如表1所示。

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超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强的写入性能。 弹性扩展：基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期；秒级存储扩容应对7*24不间断的大数据量写入。 互联网应用 云数据库 GeminiDB快速读写和高可扩展特性使其适用于具有产品目录、推荐、个性化接口等功能的电子商务网站和娱乐

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如下为scale=1000的TPC-H的性能测试结果，查询执行时间以秒（s）为单位。 表2 TPC-H 1000X测试结果 编号 TPC-H查询 测试结果（s） 1 Q1 22.15 2 Q2 2.65 3 Q3 28.29 4 Q4 49.07 5 Q5 44.45 6 Q6 1.24

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CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个

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write.lock.zookeeper.base_path 存放ZNodes的路径，同一张表的并发写入需配置一致 无 hoodie.write.lock.zookeeper.lock_key ZNode的名称，建议与Hudi表名相同 无 hoodie.write.lock.zookeeper

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些作业可能出现未严格按作业“抽取并发数”参数分片的情况。 CDM依次将Task提交给运行池运行。根据集群配置管理中的“最大抽取并发数”参数，超出规格的Task排队等待运行。 如何调整抽取并发数 集群最大抽取并发数的设置与CDM集群规格有关，并发数上限建议配置为vCPU核数*2，如表1所示。

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投递或者拒绝的自主权”这一问题，广告RTA应运而生！ RTA（Realtime API），是一种用于满足广告主实时、个性化的投放需求的技术手段。 业务挑战 广告主的RTA系统，是从核心的画像数据库读取数据并进行投放决策的，数据越新，投放效果越好。因此，大数据平台生成的最新数据，需

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如何高效备份，容灾 传统场景采用文件或者块存储的数据库系统，备份恢复与数据量强相关，故在大数据量场景下，无法快速备份恢复，进而影响数据库的数据可靠性。 云数据库 GeminiDB基于DFV存储，底层采取Append 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。

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