设置是否启用WAL文件耐久性以将WAL数据持久化到磁盘。若将该参数设置为true，则性能将受到影响，原因是每个WAL的编辑都会被hadoop fsync同步到磁盘上。 false hbase.hfile.hsync 设置是否启用Hfile耐久性以将数据持久化到磁盘。若将该参数设置为true

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更多企业版高性能型和存储型的差异请参考表2。 数据安全 支持细粒度授权和IP白名单 除单机实例外，均支持持久化和数据备份 支持跨AZ容灾 支持异常自动切换 支持一键在线扩容和变更缓存类型 支持细粒度授权和安全组配置 支持持久化和数据备份 支持跨AZ容灾 支持异常自动切换 支持一键在线扩容 表2 企业版高性能型和存储型的差异

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建议选择业务量较少的时间段进行迁移。 使用如下命令开启缓存持久化，得到AOF持久化文件。 redis-cli -h {source_redis_address} -p 6379 -a {password} config set appendonly yes 开启持久化之后，如果AOF文件大小不再变化，说明AOF文件为全量缓存数据。

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容器一般将业务应用程序作为容器主程序，程序崩溃后容器直接退出，且被回收销毁，因此容器Core Dump需要将Core文件持久化存储在主机或云存储上。本文将介绍容器Core Dump的方法。 约束与限制 容器Core Dump持久化存储至OBS（并行文件系统或对象桶）时，由于CCE挂载OBS时默认挂载参数中带有umask=0的设置，这导致Core

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系统为您自动生成了Queue名称，您可以根据需要修改。 创建Queue后不能修改名称。 持久化 RabbitMQ 3.8.35版本需要设置此参数。RabbitMQ AMQP-0-9-1版本Queue默认开启持久化。 是否开启Queue持久化。 开启：该Queue在 服务器 重启后仍然存在。 不开启：该Que

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活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景 接口类型简介 Kafka主要提供了的API主要可分Producer

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活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景 接口类型简介 Kafka主要提供了的API主要可分Producer

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参数 参数说明 参数值 hbase.regionserver.hfile.durable.sync 设置是否启用Hfile耐久性以将数据持久化到磁盘。若将该参数设置为true，由于每个Hfile写入HBase时都会被hadoop fsync同步到磁盘上，则HBase性能将受到影响。

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指标查询视图。 如果需要在大盘同时监控多个指标（如表格型报表），可以创建多指标组合查询视图。 持久化视图（自定义汇聚粒度）、长期存储视图（依次执行5分钟、1小时、1天汇聚粒度）可以持久化查询结果。这两种视图需要在查询视图的基础上进行创建。 前提条件 已创建逻辑主体并创建指标。 已

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targetVertex 是 String 边的终点。 label（持久化版） 否 String 边的label值。 sortKey（持久化版） 否 String 重复边的sortKey值。 sortKeyType（持久化版） 否 String 重复边sortKey的类型，int/string/null/varString

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不开启：当最后一个绑定的Queue与Exchange解除绑定后，不会删除该Exchange。 持久化 RabbitMQ 3.8.35版本需要设置此参数。RabbitMQ AMQP-0-9-1版本Exchange默认开启持久化。 是否开启Exchange持久化。 开启：该Exchange在服务器重启后仍然存在。 不开

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OBS的持久性和可用性如何？ OBS通过存储介质的慢盘/坏道检测、AZ内设备和数据冗余、AZ之间数据容灾、跨区域复制等技术方案，提供针对介质、服务器、机柜、数据中心和区域的多级可靠性保障。其数据持久性高达99.9999999999%（12个9），可用性高达99.995%，远高于传统架构。

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to copy vbios to system memory”，可能是由于频繁加载/卸载驱动导致，建议开启驱动持久化模式，保持驱动处于加载状态。 执行以下命令，开启驱动持久化模式。 nvidia-smi -pm 1 执行以下命令，打开并编辑“/etc/rc.local”文件。 vim

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为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介

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不同类型的Channel提供的持久化水平也是不一样的： Memory Channel：非持久化 File Channel：基于预写式日志（Write-Ahead Logging，简称WAL）的持久化实现 JDBC Channel：基于嵌入Database的持久化实现 Channel支持

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，默认为Persistence。 InMemory：内存版 Persistence：持久化版 vertex_id_type 否 vertex_id_type object 点的id类型，仅持久化图需要填写。 说明： 点ID类型确定后，将无法更改，请用户谨慎选择! enable_multi_label

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限流，如果业务的日志量比较大（>1MB/s），则推荐使用日志卷将日志上报到AOM（参考日志管理），或者将日志输出到FlexVolume、持久化的EVS卷、SFS卷等，并配合sidecar运行fluentbit等开源组件将日志上报到自建日志中心。对标准输出打印较大的日志量可能会由于转发限流导致业务性能受损。

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Q：业务端如何维护设备列表和设备状态？ A：考虑到性能问题，推荐的维护方案，定期通过分页查询更新所有设备状态（例如一天）并持久化到应用数据库，订阅device_status消息，当接收到行业视频管理服务（原 好望云服务 ）推送的设备状态变更信息时，更新数据库状态。 父主题： API对接问题

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用户可以根据是否使用AI引擎Mindspore参与功能调试，选择不同的Conda环境。 Notebook：是一款Web应用，用户能够在界面编写代码，并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。 JupyterLab插件：插件包括规格切换，分享案例到AI Gallery进行交流，停止实例（实例停止后CPU、Memory不再计费）等，提升用户体验。

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文件存储概述 文件存储介绍 CCE Autopilot支持将弹性文件存储（SFS）创建的存储卷挂载到容器的某一路径下，以满足数据持久化需求，SFS存储卷适用于多读多写的持久化存储，适用大容量扩展以及成本敏感型的业务场景，包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等。SFS文件系统不适合海量小文件业务，推荐使用SFS

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将pg_twophase文件持久化到磁盘。在两阶段事务提交、两阶段事务恢复时发生。 TwophaseFileWrite 写入pg_twophase文件。在两阶段事务提交、两阶段事务恢复时发生。 WALBootstrapSync 将初始化的WAL文件持久化到磁盘。在数据库初始化发生。 WALBootstrapWrite

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