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使用mindspore 數(shù)據(jù)并行模式訓(xùn)練。報了下面的錯誤，麻煩幫忙看看怎么定位排查問題
分布式存儲需求爆發(fā) ??數(shù)據(jù)爆炸式增長??：全球數(shù)據(jù)量預(yù)計2025年達175ZB（IDC預(yù)測） ??業(yè)務(wù)連續(xù)性要求??：99.99%以上的服務(wù)可用性需求 ??成本控制??：存儲成本需降低50%以上（相比傳統(tǒng)SAN/NAS） 2.
sharding引發(fā)的新問題當前主流分布式OLTP系統(tǒng)均采用share-nothing架構(gòu)，各個shard之間資源獨立，通過增減shard數(shù)量，集群容量、并發(fā)、性能彈性變化；在解決三大傳統(tǒng)挑戰(zhàn)的同時，引發(fā)了一系列新的分布式問題：分布式sql：與單機SQL兼容性支持的分片模式分布式事務(wù)
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。
本帖最后由 云彩飛揚 于 2018-3-14 15:48 編輯 <br /> <p>分布式消息服務(wù)（Distributed Message Service）是完全托管的高性能消息隊列服務(wù)，提供Http API、TCP SDK、Kafka SDK三種數(shù)據(jù)訪問接口，為分布式應(yīng)用系統(tǒng)提供靈活可靠的異步通信機制
#### 2.1.4. AllReduce - Reduce 與 `Gather` 類似，`Reduce` 在每個進程上獲取一個輸入元素數(shù)組，并將輸出元素數(shù)組返回給根進程。 的問題并對功能異常進行說明，同時自動化用例輸出自動化測試腳本
</align><align=left>普通隊列通過分布式處理，支持更高的并發(fā)，但由于隊列的分布式特性，DMS無法保證能夠以接收消息的精確順序進行消費。如果用戶要求保持順序，建議在每條消息中放置排序信息，以便在收到消息時對消息重新排序。
GaussDB分布式形態(tài)整體架構(gòu)如下：圖1 GaussDB分布式形態(tài)整體架構(gòu)圖Coordinator Node：協(xié)調(diào)節(jié)點CN，負責(zé)接收來自應(yīng)用的訪問請求，并向客戶端返回執(zhí)行結(jié)果；負責(zé)分解任務(wù)，并調(diào)度任務(wù)分片在各DN上并行執(zhí)行。
下面的示意圖顯示了 `Allgather` 調(diào)用之后數(shù)據(jù)是如何分布的。 !
HBase 分布式集群安裝在安裝HBase 分布式集群之前，相信大家應(yīng)該已經(jīng)成功搭建Hadoop集群， 有了這個基礎(chǔ)再安裝HBase應(yīng)該就比較簡單了。接下來我們一起搭建HBase集群。
因此能否做好分布式與并行的技術(shù)，很大程度上決定了一個工具的性能上限，本文我們一起來研究一下MindSpore分布式訓(xùn)練的方法。
### 4、需配置環(huán)境 在裸機環(huán)境（對比云上環(huán)境，即本地有Ascend 910 AI 處理器）進行分布式訓(xùn)練時，需要配置當前多卡環(huán)境的組網(wǎng)信息文件。
經(jīng)過一段時間的分布式學(xué)習(xí)，自己在此過程中受益匪淺。幾點感觸總結(jié)如下： 1.在做較大或生疏系統(tǒng)的時候，一定先要將系統(tǒng)的架構(gòu)圖設(shè)計出來，架構(gòu)圖要力求做到盡可能的詳盡（包括其用到的各種技術(shù)，數(shù)據(jù)傳輸方式等等）。做到這樣才能在后期的系統(tǒng)開發(fā)中顯得游刃有余。
華為云分布式云基礎(chǔ)設(shè)施全景圖 編輯 華為云分布式云基礎(chǔ)設(shè)施通過四大創(chuàng)新，讓云延伸到業(yè)務(wù)所需位置： 1) 一朵分布式云，實現(xiàn)全場景覆蓋：云基礎(chǔ)設(shè)施從中心延伸至邊緣，覆蓋業(yè)務(wù)全場景，并通過華為云瑤光分布式云操作系統(tǒng)實現(xiàn)全域調(diào)度，真正做到“一朵分布式云”； 2) 一張分布式網(wǎng)絡(luò)，滿足便捷安全接入
分布式消息服務(wù)DMS和分布式消息服務(wù)Kafka是什么關(guān)系?
本帖最后由 云彩飛揚 于 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。
我們需要在分布式開發(fā)中引入額外的技術(shù)，以解決服務(wù)之間交互和分布式部署導(dǎo)致的問題。 RPC（遠程過程調(diào)用），即在本地調(diào)用遠程機器的函數(shù)或者對象方法，使實際的體驗和調(diào)用本地函數(shù)或者對象方法無異。
我們需要在分布式開發(fā)中引入額外的技術(shù)，以解決服務(wù)之間交互和分布式部署導(dǎo)致的問題。 RPC（遠程過程調(diào)用），即在本地調(diào)用遠程機器的函數(shù)或者對象方法，使實際的體驗和調(diào)用本地函數(shù)或者對象方法無異。
當然，Redis 分布式鎖是一種常用的解決分布式系統(tǒng)中資源同步訪問的方法。以下是一篇關(guān)于 Redis 分布式鎖的詳細指南，包括原理、實現(xiàn)以及注意事項。Redis 分布式鎖詳解一、引言在分布式系統(tǒng)中，多個進程或線程可能會同時訪問和修改共享資源，這會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的問題。
