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------分布式。
GaussDB技术解读——分布式优化器 分布式数据库场景下表分布在各个节点上，数据的本地性Data Locality是分布式优化器中生成执行计划时重点考虑的因素，基于Share Nothing的分布式数据库中有一个很关键概念就是“移动数据不如移动计算”，之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传输会有不小的
Redis 分布式锁不能解决超时的问题，分布式锁有一个超时时间，程序的执行如果超出了锁的超时时间就会出现问题。
分布式调测适配及代码示例：提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。分布式训练完整代码示例：针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。
等待关系判环构建出事务的等待关系之后，就可以通过检查等待关系是否成环，来判断当前是否有分布式死锁。一般情况下，等待关系不会太多，通过观察就可以判断出当前有无分布式死锁。
Redis 分布式锁其实就是在系统里面占一个“坑”，其他程序也要占“坑”的时候，占用成功了就可以继续执行，失败了就只能放弃或稍后重试。占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令，只允许被一个程序占有，使用完调用 del 释放锁。
缓存在分布式场景下的应用，比单机情况下更加复杂，除了常见的缓存雪崩、缓存穿透的预防，还要额外考虑缓存数据一致性，缓存节点的负载均衡，缓存的监控和优化等。
分布式缓存服务，上云快人一步。
分布式环境中大多数服务是允许部分失败，也允许数据不一致，但有些最基础的服务是需要高可靠性，高一致性的，这些服务是其他分布式服务运转的基础，比如naming service、分布式lock等，这些分布式的基础服务有以下要求： 高可用性
Hadoop 架构 HDFS: 分布式文件存储 YARN: 分布式资源管理 MapReduce: 分布式计算 Others: 利用YARN的资源管理功能实现其他的数据处理方式 内部各个节点基本都是采用Master-Woker架构 分布式文件系统HDFS 基本概念 Block
8张Ascend卡，并行模式是自动并行。任务启动失败，查看日志发现是InsertEventCommonDependHcom] Hcom node:Default/network-TrainOneStepCell/network-_VirtualDatasetCell/_backbone-WithLossCell
Redis 分布式锁其实就是在系统里面占一个“坑”，其他程序也要占“坑”的时候，占用成功了就可以继续执行，失败了就只能放弃或稍后重试。占坑一般使用 setnx(set if not exists)指令，只允许被一个程序占有，使用完调用 del 释放锁。
分布式消息服务DMS 华为云分布式消息服务（Distributed Message Service，简称DMS）是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，提供了可靠且可扩展的托管消息队列，用于收发消息和存储消息。
总结 ACID是数据库事务完整性的理论，CAP是分布式系统设计理论，BASE是CAP理论中AP方案的延伸。
本帖最后由 云彩飞扬 于 2018-3-15 17:56 编辑 <br /> <p>分布式消息服务（Distributed Message Service，简称DMS）是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，提供了可靠且可扩展的托管消息队列，用于收发消息和存储消息。
技术背景目前各类分布式数据库厂商都有提供存储倾斜的检测工具，常用方法主要有计算表的COUNT,计算表的SIZE和通过统计信息计算这三种，下面以在GaussDB(DWS)分布式数据库产品为例，分别介绍这三种方式的优劣：方法一：通过表的COUNT计算倾斜方案：例如使用table_skewness
1、乐观锁，悲观锁 乐观锁：版本号，也就是version字段；时间戳 AtomicInteger相关类 悲观锁：for update 对标单体的Synchronized，ReentrantLock 2、Redis分布式锁（setnx+lua）自动释放锁
分布式SQL引擎parkSQL作为分布式查询引擎：两种方式除了在Spark程序里使用Spark SQL，我们也可以把Spark SQL当作一个分布式查询引擎来使用，有以下两种使用方式：1.Thrift JDBC/ODBC服务2.CLISparkSQL作为分布式查询引擎：Thrift
分布式环境中大多数服务是允许部分失败，也允许数据不一致，但有些最基础的服务是需要高可靠性，高一致性的，这些服务是其他分布式服务运转的基础，比如naming service、分布式lock等，这些分布式的基础服务有以下要求： 高可用性
CPU 的分布式训练支持。。
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