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易于管理 ● 高可用性。Master和TServer采用raft算法，该算法可确保只要副本总数的一半以 上可用，tablet就可以进行读写操作。例如，如果3个副本中有2个副本或5个副本 中有3个副本可用，则tablet可用。即使主tablet出现故障，也可以通过只读的副 tablet提供读取服务 ●
题，编译构建服务支持构建加速能力，通过分布式编译和增量编译等技术实现构建加速,支撑企业研发过程的快速迭代，缩短产品的上市周期。 本实践通过L3级别的加速包为您演示如何进行构建加速。 本实践需要依赖使用的其他服务如下： 代码托管服务，用于存储实践中项目所使用的代码。 约束限制 需已具备CodeArts
2.log 下一步，分布式部署和添加代理 zabbix监控架构 通过服务端（监控端）监控多台物理机（客户端，被监控端）获取CPU、内存、硬盘、网卡流量、TPC状态、进程数，邮件报警等数据 部署分布式zabbix-proxy 至少准备好三个虚拟机或 物理机（真机谨慎选择）
HBase热点自愈 HBase是一个分布式的KV数据库，Region是HBase数据管理的最小单元。如果用户在规划表和设计rowkey不合理，请求过于集中在少量固定Region时，会导致业务压力集中在单节点，造成业务侧可感知的性能下降甚至请求失败。 HBase服务增加了Metri
的类代码方法介绍和测试用例。最后对全文内容进行了总结。 正文 简介 GaussDB是一种基于分布式架构的高性能数据库，具有强大的处理能力和高可扩展性。它采用了多副本数据备份、分布式事务处理和高并发控制等技术，可以有效应对海量数据的高并发读写需求。 源代码解析 以下是一个简单
功能。 Auto-scale 毫无疑问，Kubernetes也有HPA可以提供自动扩缩容。不过，HPA敢让服务副本数缩为0吗？当然不敢，试想一下，如果服务的副本数为0，相当于不再运行了，用户的流量如何导入呢，用户连服务的接口都调不通了，HPA更没有metric数据来感知去扩容
、高可靠、高安全的产品。 冯柯认为，由于分布式数据库经历了一个相对混乱的时代，导致整个产品和解决方案的边界模糊不清。 “有的客户虽然没有应用分布式数据库，但他们在业务架构上做过分布式改造和落地。就产生一个后果：在很多场景下，大家对于分布式数据库应该解决什么问题，哪些问题应该通过数
记录日志的内容 debug_print_parse 参数说明：用于控制打印解析树结果。 该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on表示开启打印结果的功能。 off表示关闭打印结果的功能。 默认值：off debug_print_rewritten
指定不使用全局计划缓存的Hint 功能描述 全局计划缓存打开时，可以通过no_gpc Hint来强制单个查询语句不在全局共享计划缓存，只保留会话生命周期的计划缓存。 语法格式 1 no_gpc 本参数仅在enable_global_plancache=on时对PBE执行的语句生效。
Plan Hint调优概述 Plan Hint为用户提供了直接影响执行计划生成的手段，用户可以通过指定join顺序，join、stream、scan方法，指定结果行数，指定重分布过程中的倾斜信息等多个手段来进行执行计划的调优，以提升查询的性能。 功能描述 Plan Hint支持在
Join顺序的Hint 功能描述 指明join的顺序，包括内外表顺序。 语法格式 仅指定join顺序，不指定内外表顺序。 1 leading(join_table_list) 同时指定join顺序和内外表顺序，内外表顺序仅在最外层生效。 1 leading((join_table_list))
no表示hint的stream方式不使用。 table_list为进行stream操作的单表或多表join结果集，见参数说明。 gather gather hint可以指定三种计划生成方式： REL：只生成基于基表的gather路径，然后再在CN上执行剩余计划。 JOIN：尽可能生成基于join的gather路径
cursor.executemany(query,vars_list) 功能描述 此方法执行SQL命令所有参数序列或序列中的SQL映射。 原型 cursor.executemany(query,vars_list) 参数 表1 cursor.executemany参数 关键字 参数说明
一、堆的概念及结构 如果有一个关键码的集合K = { k~0~， k~1~， k~2~，…，k~n-1~ }，把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中。并满足：K~i~ <= K~2i+1~ 且 K~i~ <= K~2i+2~ ( K~i~ >= K~2i+1~
如果写操作与读操作同时发生，写操作可能仅反映在某些副本上。在这种情况下，不确定读取是返回旧值还是新值。 如果写操作在某些副本上成功，而在其他节点上失败（例如，因为某些节点上的磁盘已满），在小于w个副本上写入成功。所以整体判定写入失败，但整体写入失败并没有在写入成功的副本上回滚。这意味着如果一个写入虽
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一、什么是ZooKeeper ZooKeeper是一个分布式服务协调框架，提供了分布式数据一致性的解决方案，基于ZooKeeper的数据结构，Watcher，选举机制等特点，可以实现数据的发布/订阅，软负载均衡，命名服务，统一配置管理，分布式锁，集群管理等等。 二、为什么使用ZooKeeper
实现线性一致系统 线性一致性本质意味着 “表现得好像只有一个数据副本，且其上所有操作都是原子的”，所以最简单方案：真就只用一个数据副本。但无容错性：若持有该副本的节点失效，数据将丢失或无法访问，直到节点重启。 系统容错最常用方案，复制： 单主复制（部分支持线性一致）
ES查询不满足要求的时候我们需要对查询进行调优。 常用的方法有: 措施 说明 增加副本 副本可以参与搜索，增加副本可以提高搜索并发能力 增加节点规格 由于ES是分布式系统，扩容节点是最有效的方式 查询优先使用filter 由于filter可以有效利用缓存，查询的时候优先使用filter过滤
er实例包含三个模块：HA、Database和Floatip。HBaseHBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase适合于存储大表数据（表的规模可以达到数十亿行以及数百万列），并且对大表数据的读、写访问可以达到实时级别。提供海量数据存储功能，是一种
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