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【摘要】：當(dāng)兩張表關(guān)聯(lián)的時候，如果一張表關(guān)聯(lián)的不是分布列，那么就會發(fā)生表的廣播或者重分布，將數(shù)據(jù)移到一個節(jié)點上進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而獲得數(shù)據(jù)。這里詳細(xì)的介紹什么時候廣播，什么時候重分布。 分布式的關(guān)聯(lián)有兩種：（1） 單DN關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)鍵與分布列一致，只要在單個庫關(guān)聯(lián)后得到結(jié)果即可。（2）跨DN關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)鍵與分布列不一致，需要
華為云計算 云知識 DCS | 分布式緩存服務(wù)實例規(guī)格介紹 DCS | 分布式緩存服務(wù)實例規(guī)格介紹 時間：2023-01-28 10:48:33 云計算 混合云 VPC 華為云DCS分布式緩存服務(wù)，作為一種支持Key-Value等多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲系統(tǒng)，可用于緩存、事件發(fā)布或訂閱
應(yīng)用場景 Flume是一個分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系統(tǒng)。它能夠?qū)⒉煌?span id="24g4us4" class='cur'>數(shù)據(jù)源的海量日志數(shù)據(jù)進(jìn)行高效收集、聚合、移動，最后存儲到一個中心化數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中。支持在系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)。同時，提供對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方（可定制）的能力。 F
track_activities 參數(shù)說明：控制收集每個會話中當(dāng)前正在執(zhí)行命令的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。對于存儲過程，打開該參數(shù)后，可以通過pg_stat_activity視圖看到存儲過程內(nèi)正在執(zhí)行的perform語句、調(diào)用存儲過程語句、存儲過程內(nèi)的SQL語句、OPEN CURSOR語句。 該參數(shù)屬于SUSE
startup：線程正在啟動。 catchup：線程正在建立備用服務(wù)器和主服務(wù)器的連接。 streaming：線程已建立備用服務(wù)器和主服務(wù)器的連接，正在進(jìn)行數(shù)據(jù)的流復(fù)制。 backup：線程正在發(fā)送備份。 stopping：線程正在停止。 sender_sent_location text 發(fā)送端發(fā)送日志位置。
沙利文發(fā)布《2021年中國數(shù)據(jù)庫市場報告》：中國分布式數(shù)據(jù)庫2021專利占全球76% - 《2022分布式存儲市場調(diào)研報告》發(fā)布，中國市場潛力巨大 - 易鯨捷攻克分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)難題，打造中國金融核心交易數(shù)據(jù)庫標(biāo)桿 - 《2022 MongoDB 數(shù)據(jù)與創(chuàng)新報告》發(fā)布：復(fù)雜基礎(chǔ)架構(gòu)阻礙企業(yè)創(chuàng)新，數(shù)據(jù)成最大痛點
race等。 Prometheus架構(gòu) prometheus的主要特點: 自定義多維數(shù)據(jù)模型(時序列數(shù)據(jù)由metric名和一組key/value標(biāo)簽組成)。 非常高效的存儲，平均一個采樣數(shù)據(jù)占~3.5 bytes左右，320萬的時間序列，每30秒采樣，保存60天，消耗磁盤大概228G。
云搜索服務(wù)（CSS）連接參數(shù)說明 華為云的云搜索服務(wù)（CSS）是一個基于Elasticsearch且完全托管的在線分布式搜索服務(wù)，CSS連接適用于將各類日志文件、數(shù)據(jù)庫記錄遷移到CSS，Elasticsearch引擎進(jìn)行搜索和分析的場景。 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到CSS推薦使用Logstash，請
信息嚴(yán)重程度類型 詳細(xì)說明 系統(tǒng)日志 事件日志 debug[1-5] 報告詳細(xì)調(diào)試信息。 DEBUG INFORMATION log 報告對數(shù)據(jù)庫管理員有用的信息， 比如檢查點操作統(tǒng)計信息。 INFO INFORMATION info 報告用戶可能需求的信息， 比如在VACUUM VERBOSE過程中的信息。
DN處理完成后再將結(jié)果返回給業(yè)務(wù)應(yīng)用。 主備版適用于數(shù)據(jù)量較小，且長期來看數(shù)據(jù)不會大幅度增長，但是對數(shù)據(jù)的可靠性，以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場景。 DRS同步網(wǎng)絡(luò)示意圖 本示例中，DRS源數(shù)據(jù)庫為華為云GaussDB集中式版，目標(biāo)端為分布式消息服務(wù)Kafka，通過VPC網(wǎng)絡(luò)，將源數(shù)據(jù)庫的增量數(shù)據(jù)同步到目標(biāo)端，部署架構(gòu)可參考如下圖示：
Flink是一個用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的分布式流處理框架和計算引擎，可以處理有界（批處理）和無界（流處理）數(shù)據(jù)，提供低延遲、高吞吐量的實時數(shù)據(jù)處理能力，同時支持復(fù)雜事件處理和數(shù)據(jù)分析。在CCE集群中部署Flink，可以幫助您構(gòu)建高效、可靠且靈活的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，支持多樣化的業(yè)務(wù)應(yīng)用，并充分利用大數(shù)據(jù)環(huán)境中
PG_STAT_XACT_USER_FUNCTIONS PG_STAT_XACT_USER_FUNCTIONS視圖包含每個函數(shù)的執(zhí)行的統(tǒng)計信息。具體字段信息如表1所示。 表1 PG_STAT_XACT_USER_FUNCTIONS字段 名稱 類型 描述 funcid oid 函數(shù)標(biāo)識。
PG_STAT_XACT_USER_TABLES PG_STAT_XACT_USER_TABLES視圖顯示命名空間中用戶表的事務(wù)狀態(tài)信息。具體字段信息如表1所示。 表1 PG_STAT_XACT_USER_TABLES字段 名稱 類型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname
、數(shù)據(jù)緩存服務(wù)Redis、數(shù)據(jù)緩存服務(wù)Memcache、應(yīng)用實時監(jiān)控服務(wù)、云服務(wù)總線、消息隊列MQ、分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫DRDS、分布式應(yīng)用服務(wù)、分布式任務(wù)調(diào)度等 高偉達(dá) - 中國領(lǐng)先的金融信息化軟件產(chǎn)品和綜合服務(wù)提供商之一 高偉達(dá)先后參與中信云、建設(shè)銀行私有云、建設(shè)銀行公有云、中國
圖中③區(qū)域表示該隊列的消費組列表。單擊消費組名稱可進(jìn)入該消費組的詳情頁。 圖中④區(qū)域表示隊列的配置信息。詳情參考Kafka隊列官方配置文檔。 圖中⑤區(qū)域表示隊列監(jiān)控數(shù)據(jù)統(tǒng)計。 圖中⑥區(qū)域表示隊列分區(qū)信息，包括分區(qū)消息數(shù)(Latest Offset)，分區(qū)leader(Leader)，副本列表(Replicas)，同步副本列表(In
1、對于EVS存儲：一、遷移工具1.SMS整機遷移2.通過數(shù)據(jù)盤創(chuàng)建數(shù)據(jù)盤鏡像：將A區(qū)域的數(shù)據(jù)盤制作成數(shù)據(jù)盤鏡像，跨區(qū)域復(fù)制到B區(qū)域，然后在B區(qū)域使用數(shù)據(jù)盤鏡像創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤。二、步驟：（以SMS為例）2、針對SFS存儲一、遷移工具1.（1）通過mount方式掛載訪問SFS Tu
riadic類型結(jié)果兼容性的配置項。由于MY數(shù)據(jù)庫無variadic類型，所以該選項對MY數(shù)據(jù)庫無影響。 若不設(shè)置此配置項，當(dāng)concat函數(shù)參數(shù)為variadic類型時，默認(rèn)ORA數(shù)據(jù)庫和TD數(shù)據(jù)庫兼容模式下結(jié)果相同，且與ORA數(shù)據(jù)庫保持一致。 1 2 3 4 5 openGauss=#
第三種方式——OBS數(shù)據(jù)回源方式 第四種方式——自定義方式 結(jié)尾 前言 目前我們的云存儲方案除了自己的對象存儲外，還集成了騰訊云的COS存儲?，F(xiàn)在有一個新需求，要支持云存儲數(shù)據(jù)向其他云存儲遷移的能力，比如支持把騰訊云COS存儲的數(shù)據(jù)遷移到華為云的OBS存儲。這就是本文今天要討
摘要：云存儲的迅速發(fā)展加速了信息的共享和使用,為用戶提供了高效、便捷、實時的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。然而,由于云服務(wù)提供商并不完全可信,其對用戶的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)提出了極大的挑戰(zhàn)。本文主要對云存儲中數(shù)據(jù)的存儲安全、共享安全、完整性等問題展開研究,結(jié)合密碼技術(shù)有效地解決如何在保證用戶數(shù)據(jù)的機密性和完整性的同時
消息的最長保留時間是多久？ RabbitMQ 3.x.x版本 一般情況下消息如果未被消費會一直保留，只有被消費后，才會被刪除。但是如果設(shè)置了過期時間（TTL），則以TTL時間為準(zhǔn)。 RabbitMQ AMQP-0-9-1版本 如果消息設(shè)置了TTL，無論消息是否被消費，超過TTL后
