计费场景 某用户于2023/03/20 8:30:00购买了一台按需计费的分布式版云数据库 GaussDB ，规格配置如下： 实例规格：通用增强Ⅱ型 8vCPUs 64GB、1分片、3副本、1个协调节点 存储空间：160GB 公网带宽：6Mbit/s 用了一段时间后，用户发现Gaus

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实际使用中很少直接创建Pod，而是使用Kubernetes中称为Controller的抽象层来管理Pod实例，例如Deployment和Job。Controller可以创建和管理多个Pod，提供副本管理、滚动升级和自愈能力。通常，Controller会使用Pod Template来创建相应的Pod。

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服务提供了ClickHouse数据迁移工具，该工具可以将某几个ClickHouseServer实例节点上的一个或多个MergeTree引擎分区表的部分分区迁移至其他ClickHouseServer节点上相同的表中，以便保障业务可用性，实现了更加平滑的扩容能力。 在用户对集群进行扩

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MySQL)为计算存储分离、云化架构的企业级云数据库。 超高性能 对于某些业务负载，吞吐量最高可提升至开源MySQL7倍，可达百万级QPS。 高扩展性 横向扩展：支持分钟级添加只读节点，最大支持15只读，解决性能扩展问题。 纵向扩展：支持规格升级，应对不确定的业务增长。 存储扩展：根据数

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据节点的调度存储和检索数据，定期向元数据及客户端发送所存储的文件块的列表。 文件块 HDFS中存储的最小逻辑单元。每个HDFS文件由一个或多个文件块存储。所有的文件块存储在DataNode中。 文件块副本 一个副本是存储在HDFS中的一些文件块拷贝件。同一个文件块存储多个拷贝件主要用于系统的可用性和容错。

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高可靠性 支持跨可用区部署，跨区域备份，提升实例容灾能力。 存储三副本，数据更安全。 共享分布式存储，主节点故障时，只读节点自动升级成主节点，RPO为0。 主从节点时延支持ms级，保证业务高可用。 安全防护 采用共享分布式存储，故障秒级恢复，数据“0”丢失。 采用VPC、安全组、SSL连接和数据加密等严格控制安全访问。

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00 云容器引擎 CCE容器集群 | Standard/Turbo | 50节点 | 是; 1 12,624.00 对象存储服务 对象存储 | 标准存储多AZ存储包 | 1TB; 1 1,161.00 NAT网关 小型; 1 3,060.00 弹性公网IP 独享 | 全动态BGP |

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C6 | 8核 | 32GB| 硬盘 超高IO 100GB 操作系统：CentOS 7.8/openEulerV20+ 2 课程开发平台 对象存储服务OBS 包年计费，存储包 50TB，公网流量按需计费 1 多业务共享 弹性负载均衡ELB 带宽计费，10M，每年8640小时 1 多业务共享

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实例类型：主备 CPU|存储架构：X86 | D RAM 副本数：2 实例规格：redis.single.xu1.large.4（4GB） 购买时长：1个月 购买数量：1 277.60元 对象存储服务OBS 区域：华北-北京四 计费模式：包年包月 数据存储：多AZ存储 购买数量：1 0.1390元/GB/月

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分布式消息（Kafka） 分布式消息（Kafka）连接器包含“Topic列表”、“发送数据”、“指定分区发送”三个执行动作和“消费消息”一个触发事件。 连接参数 创建分布式（Kafka）连接时连接参数说明如表1所示。如果需要连接的Kafka配置了IP地址白名单限制，则需要放通 集成工作台 公网出口访问地址“124

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分布式事务 技术背景 在分布式share nothing架构下，表的数据分布在不同的节点上。客户端的一条或多条语句可能会同时修改多个节点上的数据，这种情况下，会产生分布式事务。分布式事务需要关注： 在各个节点上事务的原子性，分布式事务在所有节点上要么全部成功要么全部失败。 事务的

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登录Kafka节点所在机器 不能登录 存储空间 只支持扩大存储空间，不支持减小存储空间。 扩容存储空间有次数限制，最多扩容20次。 基准带宽/代理个数 只支持增加基准带宽/代理个数，不支持减小基准带宽/代理个数。 代理规格 支持扩容/缩容代理规格。 若Topic为单副本，扩容/缩容期间无法对该

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自定义，易理解可识别。 数据库版本 GaussDB1.3企业版 - 实例类型 分布式版，1CN，3DN，3副本 本示例中为分布式实例。 部署形态 独立部署 - 事务一致性 强一致性 - 分片数量 3 - 协调节点数量 3 - 存储类型 超高IO - 可用区 可用区2 本示例中选择了单可用区，实

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当分级存储策略为LAZY_PERSIST时为什么文件的副本的存储类型为DISK 问题 当文件的存储策略为LAZY_PERSIST时，文件的第一副本的存储类型应为RAM_DISK，其余副本为DISK。 为什么文件的所有副本的存储类型都是DISK？ 回答 当用户写入存储策略为LAZY

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期望调整的分区副本分配情况。参数参考表3。 表3 partitions参数说明 参数 类型 必选 说明 partition Integer 是 分区ID。 replicas Array of integer 是 副本期望所在的broker ID。其中Array首位为leader副本，所有

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GB。 计算公式 假设历史数据量为H，每日增量为A，单节点磁盘容量为C，数据保留M天，集群副本数为R，则ClickHouseServer物理节点数计算公式如下： ClickHouseServer物理节点数N = [R * (H + A * M)] / C 父主题： ClickHouse集群规划

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Apache 软件基金会的顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。 方案架构 该解决方案部署架构如下： 图1 方案架构图

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。 稳定可靠：支持数据多副本存储，集群具备自愈功能，自身的分布式管理框架可以自动管理数据副本的分布、修复和均衡，副本损坏时系统可以自动感知并进行修复。 生态丰富：提供丰富的数据同步方式，支持快速加载来自本地、Hadoop、Flink、Spark、Kafka、SeaTunnel等系

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使用前必读 欢迎使用分布式消息服务Kafka版。分布式消息服务Kafka版是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。使用分布式消息服务Kafka版，资源按需申请，按需配置Topic的分区与副本数量，即买即用，您将有

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性能优势：ClickHouse采用列存储，相同列的数据属于同一类型，有利于获得更高的数据压缩比。通常可以达到10：1的压缩比，大幅降低存储成本和读取开销，提高查询性能。 副本机制：ClickHouse利用Zookeeper，通过ReplicatedMergeTree引擎（Replica

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log和老数据文件合并。 Hudi表存储 Hudi在写入数据时会根据设置的存储路径、表名、分区结构等属性生成Hudi表。 Hudi表的数据文件，可以使用操作系统的文件系统存储，也可以使用HDFS这种分布式的文件系统存储。为了后续分析性能和数据的可靠性，一般使用HDFS进行存储。以HDFS存储来看，一个Hudi表的存储文件分为两类。

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