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  • zookeeper 分布式緩存 內(nèi)容精選 換一換
  • ModelArts分布式訓練 ModelArts分布式訓練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓練,使用分布式訓練極大減少訓練時間。也提供了分布式訓練調(diào)測的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓練。 Model
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    NN發(fā)生故障,standby NN可以立即頂替。每個節(jié)點上都有一個zookeeper。DN不斷向active NN和standby NN發(fā)送心跳,zookeeper會檢測2個NN,active NN和standby NN通過共享存儲系統(tǒng)保持一致,當zookeeper監(jiān)測到active NN出現(xiàn)故障時,會立即通過故障轉移控制器切換standby
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  • zookeeper 分布式緩存 更多內(nèi)容
  • 如果源站資源更新,請刷新資源對應的URL,以保證用戶可以獲得最新的資源。 如果您修改了緩存規(guī)則: 新的規(guī)則僅對后面緩存的資源生效,已經(jīng)緩存的資源需要等緩存過期后,再次緩存才會遵循新的緩存規(guī)則。 如果您想要立即生效,請在修改緩存規(guī)則后執(zhí)行緩存刷新操作。 2.開啟過濾URL參數(shù) 目前大多數(shù)的網(wǎng)頁請求都攜帶U
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    Foundation中的一個頂級項目,它可以創(chuàng)建、管理、監(jiān)視Hadoop整個生態(tài)圈(例如Hive,Hbase,Sqoop,Zookeeper等)的集群,使得Hadoop以及相關的大數(shù)據(jù)軟件更容易使用。 Ambari本身是一個分布式架構的軟件,由Ambari Server和Ambari Agent兩部分組成,用戶可通過Ambari
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    根據(jù)數(shù)據(jù)庫一貫的做法,我們需要一個緩存(bufferpool),把經(jīng)常訪問的頁面放在緩存中,從而加快頁面讀取的速度。但是存儲層能夠分配給bufferpool的資源非常有限,我們需要根據(jù)bufferpool的使用特點設計一個高效的緩存策略。 GaussDB (for MySQL)目前支持兩種緩存淘汰策略:L
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