发布者的数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x => (1, new String(x)))//将接收到的字节流转化成字符串

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基于CAS的应用认证集成 验证票据 父主题： API

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转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inp

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了将SAP HANA的备份文件上传到OBS的示例脚本，详细信息请参见《SAP备份上传OBS最佳实践》。 提升备份数据传输到OBS的性能 设置SAP HANA备份文件的最大文件大小，将备份文件拆分成小文件，有利于提高备份文件上传OBS的性能，但也会增加业务网络的负载。 我们以一个7

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游戏合服后，需要将多个游戏 服务器 的数据进行同步，以保证游戏数据的一致性。可以使用Redis的消息队列pub/sub机制，将数据变更消息发布到Redis的频道中，其他游戏服务器订阅该频道，接收数据变更消息，从而实现数据同步。 跨服资源共享 游戏合服后，可以将多个游戏服务器的资源进行共享，例如玩家道具、金币等。可以

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基于OAuth的应用认证集成 获取AccessToken 获取用户信息 父主题： API

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基于角色的权限管理(RBAC) 什么是基于角色的用户管理？ 基于角色的用户管理（Role-Based Access Control，简称RBAC）是通过为角色赋予权限，使用户成为适当的角色而获取相应角色的权限。 角色是一组权限的抽象。 使用RBAC可以极大简化对权限的管理。 什么是RBAC模型？

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基于CAS的应用认证集成 认证登录 验证票据(CAS3.0) 注销登录 验证票据(CAS1.0) 验证票据(CAS2.0) 父主题： 应用集成接口

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Master上。JobManager的一些配置参数依赖于Yarn，通过配置YARN相关的配置，使Flink更好的运行在Yarn上，配置项包括yarn container的内存，虚拟内核，端口等。 Pipeline： 为适应某些场景对降低时延的需求，设计多个Job间采用Netty直接相连的方式传递数据，

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SAP应用基于文件的备份 此方案适用于以下几种场景的备份： 云硬盘快照无法满足要求的场景 挂载了弹性文件服务目录的备份 少量文件变化时，单独对变化文件的备份 基于文件的备份，您可以通过使用tar,、cpio、 rsync、scp等命令，对目录或文件进行压缩、拷贝、传输。 关于如何

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发布者的数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x => (1, new String(x)))//将接收到的字节流转化成字符串

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发布者的数据 env.addSource(new NettySource("NettySource-1", "TOPIC-2", zkRegisterServerHandler)) .map(x => (1, new String(x)))//将接收到的字节流转化成字符串

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ment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler ZookeeperRegisterServerHandler

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ment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler ZookeeperRegisterServerHandler

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ment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler ZookeeperRegisterServerHandler

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nager组件，负责应用进程的全局化动态部署及管理，支持配置动态部署策略，基于成本或时延优化应用分布，分别绑定弹性公网IP，负责弹性伸缩策略的配置和服务端会话、客户端会话与应用包的管理，服务端应用的灰度发布等； 创建两台弹性云服务器 E CS ，分别绑定弹性公网IP，跨可用区部署，用

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度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 任务的并行度可以通过以下四种层

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手机应用APP安装在云手机当中，通过企业事先编排好的编程脚本自动化的控制手机运行一个或多个APP，通过拟人化的脚本操作，实现多种多样的场景应用。 可在弹性云服务器中构建企业自身的云手机管理运维平台、营销系统或自动化脚本平台等，并通过两个独立的VPC分别进行控制。 云手机中的应用程序APP可通过对象存储

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对于Yarn的Shuffle Service，其启动的线程数为机器可用CPU核数的两倍，而默认配置的Direct buffer Memory为128M，因此当有较多shuffle同时连接时，平均分配到各线程所能使用的Direct buffer Memory将较低（例如，当机器的CPU为40核，Yarn的Shuffle

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Master上。JobManager的一些配置参数依赖于Yarn，通过配置YARN相关的配置，使Flink更好的运行在Yarn上，配置项包括yarn container的内存，虚拟内核，端口等。 Pipeline： 为适应某些场景对降低时延的需求，设计多个Job间采用Netty直接相连的方式传递数据，

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ment.getExecutionEnvironment(); //设置job的并发度为2 env.setBufferTimeout(2); // 创建Zookeeper的注册服务器handler ZookeeperRegisterServerHandler

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