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同时由于GuassDB(DWS)是分布式架构，和postgresql本身以及GuassDB(DWS)的单机模式上游标的行为细节上会略有不同，例如事务中的DECLARE CURSOR由于分布式和单机的实现差异导致在pg_cursors视图查询结果差异等。
·TensorFlow的分布式架构使得在大规模数据集上的模型训练可在合理的时间内完成。·TensorFlow可利用CPU、GPU，或同时使用这两者。3.高效性·当TensorFlow的第一个版本发布时，它在很多流行的机器学习基准测试中都非常低效。
2.2.3 BCM与Catchup设计由于GaussDB for DWS设计之初考虑到RAID5数据冗余存储，因此上层只存储两副本，由于分布式环境下各个数据节点采用异步提交时可能会导致全局数据不一致，因此各个数据节点必须使用同步提交。
复杂度与运维成本：水平扩展涉及多个服务器或节点的管理，可能增加运维的复杂性，如数据一致性、分布式事务、网络通信等。垂直扩展相对简单，只需关注单个服务器的硬件配置和性能优化。扩展性与灵活性：水平扩展提供了更高的扩展性和灵活性，可以通过添加更多服务器来应对不断增长的业务需求。
3.1 Hive概述 Hive简介 Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库软件，可以查询和管理PB级别的分布式数据。 Hive特性： 灵活方便的ETL(extract/transform/load)。
现象描述测试IO密集，磁盘负载较高的场景下，观测发现存储端部分硬盘的负载已到100%，部分负载只有不到80%，整体磁盘负载不均衡。通过ceph pg dump查看到Ceph集群PG分布有优化空间。处理步骤每个OSD上承载的PG数量应相同或非常接近，否则容易出现个别OSD压力较大成为瓶颈
OpenStack的众多组件服务既可以集成到单个节点上运行，也可以在集群中分布式运行。
因此，未来的 Plotly 可能会通过优化算法和引入分布式计算等方式来提升性能和扩展性。 更紧密的集成和云服务: 随着云计算和在线协作的普及，未来的 Plotly 可能会与各种云服务和数据平台进行更紧密的集成，为用户提供更便捷的数据可视化解决方案。
2013 年，Mikolov等人提出神经网络分布式词向量 Word2vec 模型，随后谷歌公司把该模型发布，该方法的提出让预训练词向量在 NLP 领域大放异彩。Word2vec 本质上是一种无监督的学习方法，因此不受语料数量的限制，极大的减少了自然语言处理任务中人工标注的工作量。
它会自动选择一种代价最小的模型切分方式，实现自动分布式并行训练。目前 MindSpore 采用了切分算子细粒度的并行方式，即把图中每个算子都切分到集群而完成并行运算。
规模化的分布式系统成为常态，所以我更多的相关工作便集中于此领域。 一方面纵深挖掘继续补全知识盲区，比如分布式程序的基础是 RPC 调用，RPC 的本质是网络加对象序列化。
协调节点：运行zookeeper进程的节点；Zookeeper并不是Storm专用的，可以作为一类通用的分布式状态协调服务。Nimbus和supervisor之间的所有协调，包括分布式状态维护和分布式配置管理，都是通过该协调节点实现的。
我们这个世界很多都是因为这样的人去改变的，还有完全是分布式的，获得尊重完全是靠实力，而不是一个抬头。早发布、快速迭代、快速淘汰，开源项目 95% 以上是失败的。
RPC概念 RPC是指远程过程调用（Remote Procedure Call），是一种计算机通信协议，用于将一个计算机程序的执行过程转移至另一台计算机上，但对用户而言，它就像是在本地运行一样，RPC通常用于分布式系统或组件化架构中，可以隐藏分布式系统背后的复杂性 2.
DNS 其实就是一个分布式的树状命名系统，它就像一个去中心化的分布式数据库，存储着从域名到 IP 地址的映射。 CoreDNS？
现场展示了大模型微调的实际案例，清晰的展示了应用昇思MindSpore如何快速实现分布式并行与SFT训练。 ▲ 小熊派联合创始人 裴嘉 苏州HCDE专家代表，小熊派联合创始人裴嘉介绍了作为华为云开发者技术专家的身份，与华为云鸿蒙的结缘经历。
如在智慧办公领域，钉钉视频会议系统推出了集音箱、摄像、麦克风于一体的F2视频会议一体机，具备10米内的高音质和高清画面覆盖及智能化功能，在保证会议室与用户终端体验一致的同时，免去了繁琐的布线。
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