Lake Insight，简称 DLI ）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态，实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 D

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业务将资源按需划分成不同的资源池，不同资源池之间资源互相隔离。再通过关联数据库用户将其关联至不同的资源池，用户SQL查询时将根据“用户-资源池”的关联关系将查询转至资源池中执行。通过指定资源池上可并行运行的查询数、单查询内存上限以及资源池可使用的内存和CPU资源，从而实现对不同业

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Web 服务器的操作系统 2、硬件环境 客户端： Intel(R) Core(TM)i5 及以上、内存 1G 或以上内存、硬盘 1G 空闲空间 服务器： CPU 奔腾 800 及以上、内存 最少 1G，建议 1G 以上配置、硬盘 空闲 1G 以上 3.网络运行要求 1、局域网应用 在

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标准，加快数据变现，实现数字化转型。 表1 DAYU版本规格说明 表2 DAYU版本支持的组件 数据湖探索 DLI 数据湖 探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态， 实现批流一体的Serverless大

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Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态， 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值 进

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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在 MRS 的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括H

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GaussDB数据库线程池 enable_thread_pool 参数说明：控制是否使用线程池功能。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 · on表示开启线程池功能。 · off表示不开启线程池功能。 默认值：on thread_pool_attr

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Chassis云原生架构图→ Java Chassis应用托管合理配置线程池参数 线程池是微服务的主要业务处理单元，合理的规划线程池不仅可以最大限度提升系统性能，还能防止异常情况导致系统无法给正常用户提供服务。线程池优化和业务自身的性能有很大关系，不同的场景参数设置不同，需要具体分析。

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载。Memcached通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。 特点：哈希方式存储；全内存操作；简单文本协议进行数据通信；只操作字符型数据；集群由应用进行控制，采用一致性哈希算法。 限制性：数据保存在内存当中的，一旦机器重启，数据会全

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属计算资源池。适用于金融安全、 数据仓库 、基因测序、生物制药等对资源独享，性能要求高的场景。用户可申请独占物理设备，独享计算，从而保证业务稳定运行。 专属计算集群（Dedicated Computing Cluster，简称DCC）为用户提供物理隔离的云上专属计算资源池。适用于金融

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AI训练加速存储 AI训练加速存储 华为云对象存储服务 OBS 华为云对象存储服务 OBS 对象存储服务（Object Storage Server, OBS）是一个基于对象的存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，使用时无需考虑容量限制，并且提供多种存储类型供选择，满足客户各类业务场景诉求。

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Druid的官方网站地址是：http://druid.io/ 目前Druid已基于Apache License 2.0协议开源，正在由Apache孵化，代码托管于Github。 最新官网地址为： https://druid.apache.org/ Druid主要解决的问题就是传统数据库无法解决的大数据量查询性能的问题。

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apr-devel subversion-devel apr-util-devel maven wget 2)设置内存交换空间。 swap分区用于应付物理内存不足的情况下所造成的内存扩展记录的功能。 dd if=/dev/zero of=/swap bs=4096 count=1M mkswap/swap

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按需计费 按资源使用量计费，用多少算多少， 定价 单位是CU(Compute Unit，1CU=1核CPU+4G内存)，用户选定CU数，按时长计费。 高吞吐低时延 采用Apache Flink的Dataflow模型，完全的实时计算框架。采用高性能计算资源，从用户自建的Kafka、MRS

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