NN对外提供服务，standby NN只做备份，active NN将数据写入共享存储系统（NFS-NetWorkSystem,QJM,BooKeeper等）中而standby NN监听，一旦有新数据写入standby NN会读取这些数据写入自己的内存，保证和active NN保持同步，当active

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物联网IoT设备监控 应用场景： 梯联网、燃气、水务、电力、化工、互联网等IoT设备通过物联网套件服务接入上云，设备数据和分析结果实时高效写入到CloudTable的 时序数据库 OpenTSDB中，通过OpenTSDB接口将时序结果输出到用户的前端监控系统进行展现，实现物联网设备实时监控分析系统。

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ZooKeeper和YARN的关系 ZooKeeper和YARN的关系 在系统启动时，ResourceManager会尝试把选举信息写入ZooKeeper，第一个成功写入ZooKeeper的ResourceManager被选举为Active ResourceManager，另一个为Standby

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高效的Spark编程模型：使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。 按需计费： 日志分析 按实效性要求按周期进行调度，每

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从缓存区写到日志文件中，并刷新日志文件的数据到磁盘上；当设为“0;”时，每秒把事务日志缓存区的数据写入日志文件，并刷新到磁盘；如果设为“2;”，每次提交事务都会把事务日志从缓存区写入日志文件，每隔一秒左右会刷新到磁盘。 影响：参数设置为非默认值“1;”时，降低了数据安全性，在系统崩溃的情况下，可能导致数据丢失。

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+1个JournalNode写入成功就认为数据写入成功，此时最多容忍N个JournalNode写入失败。比如，3个JournalNode时，最多允许1个JournalNode写入失败，5个JournalNode时，最多允许2个JournalNode写入失败。 由于JournalN

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人工配置。通过人工在配置中心界面进行配置，而程序只进行读取，如数据库配置、邮箱服务器配置、网卡配置、子网地址配置等。这部分配置数据不要求代码动态写入。 1.1.2 业务配置，即程序可写的配置 我们是一个 SaaS 服务，每个用户在上面都有一些业务配置。如用户的证书配置、用户服务器的流控

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例如：原始日志量为10GB，写入到日志服务并开启全文索引，则索引流量以10GB 计费。 例如：原始日志量为10 GB，写入到日志服务并关闭全文索引开启其中两个字段的索引，这两个字段的数据量为5GB，则索引流量以5GB 计费。 例如：原始日志量为10GB，写入到日志服务并开启全文索引和

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真正地实现数据自治。 由此我们不难理解,如果一个 区块链 只有一个写入者,那么无论拥有多少共识节点都是没有意义的,因为写入者可以随意写入,随意变更数据,本质上又变成了一个集中式的系统。因此一个合理的区块链应用是要求参与的各方都可以具备预先规定好的写入权限,并且相互制衡,从而达到去中心化的目的。 区块链应用的判断准则五：是否限制参与

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CONCURRENTLY指令可以在不影响新的索引写入的前提下让用户执行重建索引操作，这有助于用户在不停机状态下实现对较大索引的重建。使用pg_checksums指令对停机的PostgreSQL来开启或关闭页校验功能，该功能有助于检查已写入磁盘的数据一致性，而以前版本中该操作仅允许在initdb的阶段来执行。

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a 从MySQL CDC源表读取数据写入到DWS:步骤3：创建DWS数据库和表 从Kafka读取数据写入到DWS:步骤3：创建DWS数据库和表 获取集群连接地址:在“集群详情”页面获取集群连接地址 从PostgreSQL CDC源表读取数据写入到DWS:步骤3：创建DWS数据库和表

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力极限的数据，造成数据库容量瓶颈。 DDM 提供的容量水平扩展能力，可以有效的帮助用户低成本的存储海量数据。 优势 高并发写入:满足大容量数据存储和数据实时大量写入的诉求 极速查询:合理的分片规则，可成倍提升查询速度 成本低廉:将数据均匀分布到多个RDS上，降低数据存储成本 文件索引

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分区，传输完成后，目的端服务器会修改系统注册表等信息以适配华为云，修改完后系统会重启完成迁移。 迁移完成后，如果源端服务器仍有新增业务数据写入，这时您可以在原有的迁移任务上启动同步任务，源端服务器上的迁移Agent会把新增的数据同步到目的端服务器，同步完后会重启。在同步过程中，建

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的可靠性。消息持久化可以将消息写入磁盘，即使在RabbitMQ发生故障时也能够恢复消息。而确认机制可以确保消息被成功接收和处理。 RabbitMQ如何避免消息丢失 RabbitMQ可以通过持久化消息和备份队列来避免消息丢失。持久化消息可以将消息写入磁盘，而备份队列可以将消息复制到多个节点来保证消息的可用性。

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用户在云上进行数据集成、数据备份、新应用开发时，经常会涉及到数据迁移。通常情况下用户要进行数据迁移，会开发一些数据迁移脚本，从源端读取数据再写入目的端，相对这样传统的做法， CDM 的优势如表1所示。 表1 CDM优势 云数据迁移 CDM 云数据迁移（Cloud Data Migrat

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共享云硬盘本质是将同一块云硬盘挂载给多个云服务器使用，类似于将一块物理硬盘挂载给多台物理服务器，每一台服务器均可以对该硬盘任意区域的数据进行读取和写入。如果这些服务器之间没有相互约定读写数据的规则，比如读写次序和读写意义，将会导致这些服务器读写数据时相互干扰或者出现其他不可预知的错误。

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力。业务特点： 1、大量小文件：存放网站静态文件，包括HTML文件，Json文件，静态图片等。 2、读I/O密集：业务以小文件读为主，数据写入相对较少。 3、多个Web Server访问同一个SFS Turbo后台，实现网站业务的高可用。 弹性文件服务-日志打印 提供多个业务节点

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等。数据统一通过存储系统的机头入口。 分布式存储中，Mon服务维护存储系统的硬件逻辑关系；OSD服务实现对磁盘的管理。通过映射关系计算其要写入数据的位置，客户端直接与存储节点通信，实现无中心节点和避免性能瓶颈。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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数据库(Database) 物理操作系统文件或磁盘数据块的集合 比如数据文件，索引文件，结构文件。 并非所有的数据库系统都是基于文件的，也有直接把数据写入数据存储的形式。 2.数据库实例(Database Instance) 实例指的就是操作系统中一系列的进程以及为这些进程所分配的内存块。 数据库实例是访问数据库的通道。

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数据库迁移 需要依据不同的迁移场景需求设计迁移方案。 考虑的要素： 1.迁移可用的时间窗口； 2.迁移可以使用的工具； 3.迁移过程中数据源系统是否停止写入操作； 4.迁移过程的数据源系统和目标系统之间的网络情况如何； 5.根据迁移的数据量估算备份/恢复时间； 6.迁移后，源和目标数据库系统之间的数据一致性稽核。

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GaussDB (DWS)在实时数据分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点： 流式数据实时入库：IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入GaussDB(DWS)。 实时监控与预测：围绕数据进行分析和预测，对设备进行监控，对行为进行预测，实现控制和优化。 AI融合分析：AI服

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