适合自己的操作系统版本。 选错了云 服务器 的操作系统怎么办？ 购买弹性云服务器选错操作系统，可以通过云平台的“切换操作系统”功能更换操作系统。 选择待切换操作系统的弹性云服务器，单击弹性云服务器列表左上角的“关机”。 在待切换操作系统的弹性云服务器的“操作”列下，单击“更多 > 镜像

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数据库服务器备份和云数据库备份有什么区别？ 数据库服务器备份的备份对象是部署MySQL或SAP HANA等数据库应用的云服务器，对应用一致性有要求，需要在云备份控制台购买云服务器备份存储库，更多详情请参见数据库服务器备份。 云数据库备份的备份对象是云数据库RDS实例，备份原理不同

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不支持生成非向量化执行路径的查询作业。 其他因素对LLVM性能的影响 LLVM优化效果不仅依赖于数据库内部具体的实现，还与当前所选择的硬件环境等有关。 表达式调用C-函数个数 数据库内部针对表达式计算并未实现全codegen，即在整个表达式计算中部分表达式实现了codegen，部

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云监控服务 统计的弹性云服务器网络流量与云主机系统内工具检测不一致的问题 因为云监控服务与弹性云服务器系统内指标检测软件的采样周期不同。 云监控服务对弹性云服务器、云硬盘的采样周期是4分钟（云服务器类型为KVM的是5分钟），而系统内工具的采样周期一般为1秒，远远小于云监控服务的采样周期。

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不支持生成非向量化执行路径的查询作业。 其他因素对LLVM性能的影响 LLVM优化效果不仅依赖于数据库内部具体的实现，还与当前所选择的硬件环境等有关。 表达式调用C-函数个数 数据库内部针对表达式计算并未实现全codegen，即在整个表达式计算中部分表达式实现了codegen，部

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使用文档数据库服务时，如果您的CPU使用率达到80%，则认为CPU存在瓶颈。此时，会导致数据读写处理缓慢，从而影响业务正常运行。 本章节帮助您分析数据库正在执行的请求和数据库慢请求，经过分析优化后，使得数据库的查询相对合理，所有的请求都高效使用了索引，从而排查文档数据库服务CPU使用率高的问题。

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bleu-1：模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 bleu-2：模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 bleu-3：模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 获取训练日志 单击训练任务名称，可以在“日志”页面

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包含数据库的服务器是否可以备份？ 支持。云服务器备份提供数据库服务器备份，兼容性请参考表1。针对不兼容的应用数据库，建议在备份前，暂停所有数据的写操作，再进行备份；如果无法暂停写操作，则可以将应用系统停止或者将服务器停机，进行离线的备份；如果备份前不进行任何操作，则恢复后，服务器的

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配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大

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不低于3s走默认值即可。 通过autoFlushBatchSize可控制一批数据的最大条数，一般来说攒批量越大，对于整体入库性能会更好，对性能来说通常该参数的设置推荐越大越好，参数的设置根据业务数据的大小以及flink运行内存来设置，保证不内存溢出。 对于大多业务来说无需设置au

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如何查看SAP HANA数据库服务器端口 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击图标，选择区域和项目。 单击“服务列表 > 计算 > 弹性云服务器”，进入“弹性云服务器”管理界面。 单击已创建的HANA云服务器名称，进入HANA云服务器详情。 单击“安全组”页签，查看安全组。

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MySQL)。 将 GaussDB (for MySQL)与弹性云服务器创建在同一个 虚拟专用网络 下，通过弹性云服务器来访问GaussDB(for MySQL)。 具体请参见： 通过内网连接GaussDB(for MySQL)实例 父主题： 数据库连接

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视频压缩算法参数。在带宽优先模式下，该值越大，视频质量越好。取值范围256~100000。 18000 视频峰值码率（kbit/s） 视频压缩算法参数。该值越大，视频质量越好。取值范围256~100000。 18000 视频平均质量 视频画面的平均质量系数。在质量优先模式下，该值越大，视频质量越差。取值范围5~59。

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对应设置方法进行设置。 设置建议：建议根据系统内存大小设置合理值，内存越大可以设置的取值越大。 设置不当的风险与影响：设置太小，可能会影响性能。 max_compile_packages 参数说明：设置服务器存储的PACKAGE编译结果的最大数量。 参数类型：整型 参数单位：无 取值范围：0

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前面。 单个实例中，数据库的总的个数不要超过200个，总的集合个数不要超过500个。集合数量过多会导致内存压力变高，并且集合数量多会导致重启以及主备倒换性能变差，影响紧急情况下的高可用性能。 业务上线前，一定要对数据库进行性能压测，评估业务峰值场景下，对数据库的负载情况。 禁止同时执行大量并发事务，且长时间不提交。

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均方根误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。 ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation

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fetchsize 读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate

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前面。 单个实例中，数据库的总的个数不要超过200个，总的集合个数不要超过500个。集合数量过多会导致内存压力变高，并且集合数量多会导致重启以及主备倒换性能变差，影响紧急情况下的高可用性能。 业务上线前，一定要对数据库进行性能压测，评估业务峰值场景下，对数据库的负载情况。 禁止同时执行大量并发事务，且长时间不提交。

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配置HFile中block块的大小，不同的block块大小，可以影响HBase读写数据的效率。越大的block块，配合压缩算法，压缩的效率就越好；但是由于HBase的读取数据是以block块为单位的，所以越大的block块，对于随机读的情况，性能可能会比较差。 如果要提升写入的性能，一般扩大

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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，需要及时写入画像数据库。综合来看，广告RTA业务面临高并发、超低时延、超大数据量等实际特性需求。因此，对核心画像数据库有如下诉求： 海量数据快速导入，确保决策精准性

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安装报表服务器和数据库客户端 图1 安装1 配置报表 图2 配置报表 下一步 配置 图3 下一步 完成 图4 完成 测试报表Web 服务 URL 图5 测试报表Web 服务 URL Web 门户URL 图6 Web 门户URL 父主题： 安装测试环境

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