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分布式軟總線子系統(tǒng)旨在為OpenHarmony系統(tǒng)提供的通信相關(guān)的能力，包括：WLAN服務(wù)能力、藍牙服務(wù)能力、軟總線、進程間通信RPC（Remote Procedure Call）等通信能力。 代碼目錄結(jié)構(gòu) 分布式軟總線子系統(tǒng)主要代碼目錄結(jié)構(gòu)如下： /foundation/communication
(1) 云化分布式架構(gòu)GaussDB(DWS) 采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。(2) 查詢高性能，萬億數(shù)據(jù)秒級響應(yīng)GaussDB(DWS) 通過算子
分布式消息中間件介紹 什么是消息中間件 :game_die:一個場景： 如果你是一個客戶，在支付完一個訂單之后，界面上會有一個等待圓圈，那這幾秒讓不讓你煩躁呢？ :hammer_and_wrench:解決它： 解決這個問題的一大利器就是消息中間件，英文全稱“Message Queue”，簡稱MQ
前言數(shù)據(jù)存儲傾斜（即圖中1-4被占用存儲資源不均衡）是Shared nothing分布式架構(gòu)下的重要難題，它破壞了MPP架構(gòu)中各個節(jié)點對等的要求，導(dǎo)致傾斜節(jié)點所需存儲及計算資源都遠大于其他節(jié)點，進而導(dǎo)致性能下降（木桶效應(yīng)）、full disk或oom等嚴重問題。技術(shù)背景目前各類分
swap 查詢方法:1 、free 單位KB2、cat /proc/swapsswap調(diào)整策略現(xiàn)在服務(wù)器內(nèi)存配置越來越大，以往比較通用的Memory * 1.5的原則基本不再適用，下面是網(wǎng)上收集來的新的分配原則，基于Red Hat Linux的建議，也適合其它Unix。1）安裝系
摘要：華為高斯100分布式架構(gòu)與主備架構(gòu)相比多了協(xié)調(diào)節(jié)點CN，另外CN實例并不是每個物理節(jié)點都存在的。GaussDB 100是基于Share-nothing架構(gòu)的分布式、并行數(shù)據(jù)庫集群。分布式部署產(chǎn)品架構(gòu)請參見下圖。注：本文轉(zhuǎn)自“墨天輪”GaussDB頻道
節(jié)點都有完整的表數(shù)據(jù)。 HASH：對指定的列進行Hash，通過映射，把數(shù)據(jù)分布到指定DN。 RANGE：對指定列按照范圍進行映射，把數(shù)據(jù)分布到對應(yīng)DN。 LIST ：對指定列按照具體值進行映射，把數(shù)據(jù)分布到對應(yīng)DN。 分區(qū)： 如RANGE：類似二級分區(qū)，單機上的分區(qū)功能 兩者關(guān)
分布式消息 DMS 華為云分布式消息服務(wù)（Distributed Message Service，簡稱DMS）是一項基于高可用分布式集群技術(shù)的消息中間件服務(wù)，提供了可靠且可擴展的托管消息隊列，用于收發(fā)消息和存儲消息。使用DMS，可以創(chuàng)建消息隊列，將消息隊列作為一個傳輸
【摘要】 本文主要分享快速、準(zhǔn)確識別數(shù)據(jù)存儲傾斜的方法。前言數(shù)據(jù)存儲傾斜（即圖中1-4被占用存儲資源不均衡）是Shared nothing分布式架構(gòu)下的重要難題，它破壞了MPP架構(gòu)中各個節(jié)點對等的要求，導(dǎo)致傾斜節(jié)點所需存儲及計算資源都遠大于其他節(jié)點，進而導(dǎo)致性能下降（木桶效應(yīng)）、full
實例包含至少三個主節(jié)點，與主備實例相比，支持更大實例規(guī)格，支持更高并發(fā)； 每個主節(jié)點包含冗余節(jié)點，在主節(jié)點故障后，冗余節(jié)點自動升級為主節(jié)點，對外提供數(shù)據(jù)讀寫； 冗余節(jié)點對客戶端不可見。冗余節(jié)點通過數(shù)據(jù)同步的方式，與主節(jié)點保持一致。 <img src=http://support
目錄 文章目錄 目錄 分布式鏈路追蹤 OpenTelemetry Tracing 分布式鏈路追蹤 分布式鏈路追蹤最早在 Google 在 2010 年發(fā)表的論文《Dapper : a Large-Scale
的，算法其實就是一個策略，而在分布式環(huán)境常常需要我們設(shè)計一個策略來解決很多無法通過單純的技術(shù)搞定的難題，學(xué)習(xí)這些算法可以提供我們一些思路。分布式環(huán)境中大多數(shù)服務(wù)是允許部分失敗，也允許數(shù)據(jù)不一致，但有些最基礎(chǔ)的服務(wù)是需要高可靠性，高一致性的，這些服務(wù)是其他分布式服務(wù)運轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)，比如
【功能模塊】MindSpore 1.5.0Ascend 910【操作步驟&問題現(xiàn)象】在按文檔教程進行分布式訓(xùn)練時（單機多卡），出現(xiàn)如下報錯。運行模式為圖模式，部分初始化代碼如下：context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target=config
圖3 設(shè)置存儲策略名稱 選擇“No”，不開啟全局重刪策略，單擊“Next”。 全局重刪策略可以使多個不同保存周期的存儲策略共用一個存儲庫，以便對重復(fù)數(shù)據(jù)進行集中整理和刪
Insert：沒有唯一業(yè)務(wù)單號，使用Token保證冪等 Update：更新操作傳入版本號，通過樂觀鎖實現(xiàn)冪等性 混合操作：找到操作的唯一業(yè)務(wù)單號，有則可使用分布式鎖，無則可以通過Token保證冪等。 8、Delete操作的冪等性 根據(jù)唯一業(yè)務(wù)號 第一次刪除時，已將數(shù)據(jù)刪除 第二次再次執(zhí)行時，由
【功能模塊】分布式保存的模型轉(zhuǎn)存【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、前提：代碼修改自PanGu-Alpha，訓(xùn)練中是采用了數(shù)據(jù)并行、模型并行，并開啟了優(yōu)化器并行，因此所有保存的CheckPoint才是一個完整的模型。我們想把這些ckpt合并成一個完整的權(quán)重文件。2、我們看到官方文檔會有一份
2018-3-14 15:41 編輯 <br /> <p>分布式消息服務(wù)（Distributed Message Service，簡稱DMS）是一項基于高可用分布式集群技術(shù)的消息中間件服務(wù)，提供了可靠且可擴展的托管消息隊列，用于收發(fā)消息和存儲消息。</p><align=center>圖1
分布式Minio可以讓你將多塊硬盤（甚至在不同的機器上）組成一個對象存儲服務(wù)。由于硬盤分布在不同的節(jié)點上，分布式Minio避免了單點故障。 分布式Minio有什么好處? 在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，通常的設(shè)計理念都是無中心和分布式。Minio分布式模式可以幫助你搭建一個高可用的對象存
context并未出錯，懷疑是各個device上環(huán)境變量設(shè)置出錯，查看env0.log如下：可以看到python路徑和相關(guān)庫的路徑都在其中，在本環(huán)境下執(zhí)行MindSpore分布式訓(xùn)練樣例pytest成功，但執(zhí)行python就會出現(xiàn)此情況。為什么會出現(xiàn)這種情況？附上執(zhí)行腳本截圖：代碼部分截圖：
GaussDB 分布式集群的集群狀態(tài)Cluster_state分為：Normal，Unavailable，Degraded，Abnormal四種。Normal：表示集群可用，CN、DN主全部在線。 Unavailable：表示集群不可用，某Group 的DN無主，CN全部掉線；或者某Group
