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擴(kuò)容實(shí)例分片（分布式） 操作場(chǎng)景 隨著實(shí)例部署時(shí)間及業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)庫(kù)在運(yùn)行性能及存儲(chǔ)上逐漸會(huì)達(dá)到瓶頸。此時(shí)，需要通過增加主機(jī)來提升實(shí)例的性能及存儲(chǔ)能力。GaussDB分布式獨(dú)立部署形態(tài)支持?jǐn)U容分片操作。 注意事項(xiàng) 擴(kuò)容時(shí)長(zhǎng)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量有關(guān)，默認(rèn)擴(kuò)容操作超時(shí)時(shí)間為7天。
分布式事務(wù)-理論篇 分布式事務(wù)是什么 分布式事務(wù)指事務(wù)的操作位于不同的節(jié)點(diǎn)上，因此需要服務(wù)與服務(wù)之間遠(yuǎn)程協(xié)作才能完成事務(wù)操作，這種分布式系統(tǒng)環(huán)境下由不同的服務(wù)之間通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程協(xié)作完成事務(wù)稱之為分布式事務(wù)，主要是指一個(gè)事務(wù)包含的多個(gè)跨服務(wù)的webservice。
capacity Integer 申請(qǐng)的專屬分布式存儲(chǔ)池容量，單位GB。 type String 專屬分布式存儲(chǔ)池的存儲(chǔ)類型 SAS：高IO專屬分布式存儲(chǔ)池。 SSD：超高IO專屬分布式存儲(chǔ)池。
數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)樞紐 支持超高容量存儲(chǔ)、一對(duì)多消費(fèi)模型、同時(shí)支持實(shí)時(shí)和批處理，適用于數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)間流轉(zhuǎn)處理的分布式場(chǎng)景 分布式系統(tǒng)異步通信 單體應(yīng)用分布式改造過程中存在業(yè)務(wù)耦合問題。
如輪訓(xùn)方式：rand()，表示在寫入數(shù)據(jù)時(shí)直接將數(shù)據(jù)插入到分布式表，分布式表引擎會(huì)按輪訓(xùn)算法將數(shù)據(jù)發(fā)送到各個(gè)分片。 該鍵是寫分布式表保證數(shù)據(jù)均勻分布在各分片的唯一方式。 規(guī)則 不建議寫分布式表。
最新動(dòng)態(tài)（html） 本文介紹了Huawei Cloud EulerOS產(chǎn)品新特性和對(duì)應(yīng)的文檔動(dòng)態(tài)，新特性將在各個(gè)區(qū)域（Region）陸續(xù)發(fā)布，歡迎體驗(yàn)。
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 天才少年招聘 下一代分布式云關(guān)鍵技術(shù)與算法研究 下一代分布式云關(guān)鍵技術(shù)與算法研究 領(lǐng)域方向：分布式 職位名稱： 分布式云算法專家 下一代分布式云關(guān)鍵技術(shù)與算法研究 分布式 分布式云算法專家 挑戰(zhàn)課題方向簡(jiǎn)介 打造面向5G+AI+X 驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新升級(jí)下新體驗(yàn)
None 服務(wù)介紹 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件DDM介紹 02:47 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件DDM介紹 操作指導(dǎo) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 DDM 購(gòu)買DDM實(shí)例 02:40 購(gòu)買DDM實(shí)例 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 DDM 創(chuàng)建邏輯庫(kù)并關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn) 03:00 創(chuàng)建邏輯庫(kù)并關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
分布式消息服務(wù)RocketMQ版 分布式消息服務(wù)RocketMQ版 分布式消息服務(wù)RocketMQ版是一個(gè)低延遲、彈性高可靠、高吞吐、動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、便捷多樣的消息中間件服務(wù)。
GO最佳實(shí)踐（分布式） 場(chǎng)景概述 架構(gòu)原理 前置準(zhǔn)備 操作步驟 常見問題 父主題： GO最佳實(shí)踐
最新動(dòng)態(tài)（html） 本文介紹了Huawei Cloud EulerOS產(chǎn)品新特性和對(duì)應(yīng)的文檔動(dòng)態(tài)，新特性將在各個(gè)區(qū)域（Region）陸續(xù)發(fā)布，歡迎體驗(yàn)。
極致擴(kuò)展：通過分布式全局事務(wù)一致性優(yōu)化，打破傳統(tǒng)分布式性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)的垂直擴(kuò)展能力，同時(shí)支持新增分片的數(shù)據(jù)在線重分布能力。 卓越性能：分布式優(yōu)化器+Numa-aware技術(shù)加持，提供極致性能。在TPC-C、TPC-H等企業(yè)級(jí)負(fù)載下性能表現(xiàn)卓越。
JDBC最佳實(shí)踐（分布式） 批量插入 流式查詢 自定義類型 批量查詢 父主題： JDBC最佳實(shí)踐
ODBC最佳實(shí)踐（分布式） 場(chǎng)景概述 架構(gòu)原理 前置準(zhǔn)備 操作步驟 常見問題 父主題： ODBC最佳實(shí)踐
豐富的教程，幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練，使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。 分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。
分布式緩存服務(wù)Memcached版 分布式緩存服務(wù)Memcached版 分布式緩存服務(wù)Memcached版是一個(gè)高性能、分布式的緩存系統(tǒng)，可有效加快應(yīng)用速度、提升應(yīng)用的可擴(kuò)展性，降低對(duì)后端數(shù)據(jù)庫(kù)的性能依賴。
綁定分布式緩存DCS 選擇“云服務(wù)配置 > 分布式緩存”。 單擊“綁定分布式緩存”。 選擇環(huán)境下已綁定的分布式緩存實(shí)例。 如果環(huán)境下未綁定分布式緩存實(shí)例，單擊“去所選的環(huán)境里添加”，參考納管基礎(chǔ)資源為該環(huán)境添加已創(chuàng)建的分布式緩存資源。
分布式消息服務(wù)Kafka版 分布式消息服務(wù)Kafka版是一個(gè)高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù)，適用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道、流式數(shù)據(jù)處理、第三方解耦、流量削峰去谷等場(chǎng)景，具有大規(guī)模、高可靠、高并發(fā)訪問、可擴(kuò)展且完全托管的特點(diǎn)，是分布式應(yīng)用上云必不可少的重要組件 實(shí)例+存儲(chǔ)費(fèi)用低至￥4.50
分布式Scan HBase表 場(chǎng)景說明 用戶可以在Spark應(yīng)用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的規(guī)則掃描HBase表。 數(shù)據(jù)規(guī)劃 使用操作Avro格式數(shù)據(jù)章節(jié)中創(chuàng)建的hbase數(shù)據(jù)表。
