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- 分布式存儲 副本 內(nèi)容精選 換一換
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華為云專屬分布式存儲服務(wù)創(chuàng)建磁盤 華為云專屬分布式存儲服務(wù)創(chuàng)建磁盤 時間：2020-11-24 11:03:00 本視頻主要為您介紹華為云專屬分布式存儲服務(wù)創(chuàng)建磁盤的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 在存儲池上創(chuàng)建磁盤，之后可以掛載至云服務(wù)器使用。 在存儲池上創(chuàng)建磁盤，磁盤類型與存儲池的類型相同。來自：百科來自：百科
- 分布式存儲 副本 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計算 云知識 三副本技術(shù)怎樣確保數(shù)據(jù)一致性？ 三副本技術(shù)怎樣確保數(shù)據(jù)一致性？ 時間：2020-08-25 15:02:44 數(shù)據(jù)一致性表示當(dāng)應(yīng)用成功寫入一份數(shù)據(jù)到存儲系統(tǒng)時，存儲系統(tǒng)中的3個數(shù)據(jù)副本必須一致。當(dāng)應(yīng)用無論通過哪個副本再次讀取這些數(shù)據(jù)時，該副本上的數(shù)據(jù)和之前寫入的數(shù)據(jù)都是一致的。來自：百科Kafka使用ZooKeeper來維護(hù)分區(qū)和副本的狀態(tài)信息，并使用副本來提供故障轉(zhuǎn)移和高可用性。每個分區(qū)都有一個主副本和多個副本。當(dāng)主副本出現(xiàn)故障時，Kafka會從副本中選擇一個新的主副本來繼續(xù)服務(wù)。Kafka還使用復(fù)制確認(rèn)機(jī)制以確保消息在多個副本之間的一致性。 對于消費(fèi)者而言來自：專題
- 分布式存儲 副本 更多內(nèi)容
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ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程，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)練時間。也提供了分布式訓(xùn)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(xùn)練。 Model來自：專題![]()
主備：主備實(shí)例有x86和Arm兩種CPU類型；支持多副本，副本數(shù)支持2到5。 Proxy：Proxy集群實(shí)例支持x86和Arm兩種CPU類型；實(shí)例不支持自定義副本數(shù)，每個分片默認(rèn)為雙副本。 Cluster：Cluster實(shí)例有x86和Arm兩種CPU類型；支持多副本，副本個數(shù)支持1到5。Cluster集群的最大帶寬/來自：百科![]()
會使用33GB的磁盤作為日志和Zookeeper數(shù)據(jù)的存儲，因而實(shí)際可用存儲會小于購買存儲。 其中，副本數(shù)在創(chuàng)建Topic時可以選擇，默認(rèn)為3副本存儲。如果開啟了Kafka自動創(chuàng)建Topic功能，自動創(chuàng)建的Topic默認(rèn)為3副本，副本數(shù)可以通過“配置參數(shù)”頁簽中的“default來自：專題![]()
Cluster）的用戶才有此選項。 資源類型 描述 云硬盤 說明：只有購買了專屬計算集群（Dedicated Computing Cluster）的用戶才有此選項。 存儲類型 描述 實(shí)例的存儲類型決定實(shí)例的讀寫速度。最大吞吐量越高，讀寫速度越快。 存儲空間 描述 您申請的存儲空間會有來自：專題![]()
選擇可用區(qū)。 副本 副本指緩存實(shí)例的節(jié)點(diǎn)。單副本表示實(shí)例沒有備節(jié)點(diǎn)，雙副本表示實(shí)例有備節(jié)點(diǎn)（一個主節(jié)點(diǎn)，一個備節(jié)點(diǎn)）。例如主備實(shí)例默認(rèn)為雙副本，當(dāng)主備實(shí)例的副本數(shù)設(shè)置為3時，表示該實(shí)例有1個主節(jié)點(diǎn)，2個備節(jié)點(diǎn)。單機(jī)實(shí)例，只有一個節(jié)點(diǎn)。 副本指緩存實(shí)例的節(jié)點(diǎn)。單副本表示實(shí)例沒有備節(jié)來自：專題![]()
緩存實(shí)例擁有Redis、Memcached兩種存儲引擎，每種引擎有單機(jī)、主備、集群等不同實(shí)例類型。不同實(shí)例類型含有多種規(guī)格。 副本 指緩存實(shí)例的節(jié)點(diǎn)。單副本表示實(shí)例沒有備節(jié)點(diǎn)，雙副本表示實(shí)例有備節(jié)點(diǎn)，例如主備實(shí)例為雙副本，Redis集群實(shí)例的每個集群節(jié)點(diǎn)都為雙副本。 公網(wǎng)訪問 針對Redis實(shí)例來自：百科![]()
復(fù)業(yè)務(wù)。 什么分片數(shù)和副本數(shù)？ 分片也叫條帶，指Redis集群的一個管理組，對應(yīng)一個redis-server進(jìn)程。一個Redis集群由若干條帶組成，每個條帶負(fù)責(zé)若干個slot（槽），數(shù)據(jù)分布式存儲在slot中。Redis集群通過條帶化分區(qū)，實(shí)現(xiàn)超大容量存儲以及并發(fā)連接數(shù)提升。每個來自：專題![]()
計算、帶寬、存儲資源獨(dú)占，性能穩(wěn)定，按照您的業(yè)務(wù)量規(guī)劃，在創(chuàng)建實(shí)例階段選擇合適的帶寬與存儲空間。其中存儲空間可以選擇“超高IO類型”，使用SSD固態(tài)硬盤存儲消息。 其他差異 專享版支持自定義分區(qū)數(shù)，每個Topic的分區(qū)數(shù)可設(shè)為1-20。支持自定義副本數(shù)，每個Topic的副本數(shù)可設(shè)為1-3。來自：百科![]()
提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲（NAS），可為云上多個 彈性云服務(wù)器 （Elastic Cloud Server，E CS ），容器（CCE&CCI），裸金屬服務(wù)器（BMS）提供共享訪問。 提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲（NAS），可為云上多個彈性云服務(wù)器（Elastic Cloud Server，ECS）來自：專題![]()
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海量消息堆積與彈性擴(kuò)容 內(nèi)建的分布式集群技術(shù)，使得服務(wù)具有高度擴(kuò)展性。分區(qū)數(shù)可配置多達(dá)20個，存儲空間彈性擴(kuò)展，保證在高并發(fā)、高性能和大規(guī)模場景下的訪問能力，輕松實(shí)現(xiàn)百億級消息的堆積和訪問能力。 多規(guī)格靈活選擇 Kafka專享實(shí)例的帶寬與存儲資源可靈活配置，并且自定義Topic的分區(qū)數(shù)、副本數(shù)。 分布式消息服務(wù)來自：百科![]()
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04:53 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 03:40 訪問緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 訪問緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 04:16 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 04:53 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 03:40來自：專題![]()
PU和內(nèi)存。 GaussDB 變更副本數(shù)量 GaussDB提供了將分片中的三副本降低為兩副本功能，從原先的1主2備，降低為1主1備。其他類型的節(jié)點(diǎn)，例如CN，CMS/ETCD，GTM的副本數(shù)保持不變。 GaussDB提供了將分片中的三副本降低為兩副本功能，從原先的1主2備，降低為1來自：專題![]()
。 查看詳情 GaussDB變更副本數(shù)量 GaussDB提供了將分片中的三副本降低為兩副本功能，從原先的1主2備，降低為1主1備。其他類型的節(jié)點(diǎn)，例如CN，CMS/ETCD，GTM的副本數(shù)保持不變。 GaussDB提供了將分片中的三副本降低為兩副本功能，從原先的1主2備，降低為1來自：專題![]()
Database Service，簡稱 DDS ）完全兼容MongoDB協(xié)議，提供安全、高可用、高可靠、彈性伸縮和易用的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，支持集群、副本集、單節(jié)點(diǎn)三種產(chǎn)品架構(gòu)，同時提供一鍵部署、彈性擴(kuò)容、容災(zāi)、備份、恢復(fù)、監(jiān)控和告警等功能。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) 具有以下特點(diǎn)： • 自動搭建基于三副本的副本集來自：專題![]()
如何規(guī)劃GaussDB的存儲模型 GaussDB支持行列混合存儲。行、列存儲模型各有優(yōu)劣，建議根據(jù)實(shí)際情況選擇。行存儲是指將表按行存儲到硬盤分區(qū)上，列存儲是指將表按列存儲到硬盤分區(qū)上。默認(rèn)情況下，創(chuàng)建的表為行存儲。 GaussDB最大的優(yōu)勢 應(yīng)用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公來自：專題
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