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- 排查集群实例负载不均衡问题数据热点:某些数据区域可能比其他区域更活跃,导致数据热点。使用db.collection.stats()命令查看集合的统计信息,查找是否存在数据热点。 硬件性能:集群中的节点硬件性能可能不均衡,导致某些节点的处理能力较弱。确保所有节点的硬件配置相似,并且能够满足负载要求。 客户端连接:集群中某些节点的连接数可能较高,导致负载不均衡。使用db.serverStatus().connections命令查看每个节点的连接数。 数据迁移:如果最近进行了数据迁移或重分片操作,可能导致负载不均衡。
- 通过云主机创建整机镜像使用整机镜像购买云主机时,在磁盘选项里面,系统盘与数据盘的类型与整机镜像的系统盘数据盘类型相同,不可更改。数据盘大小不可更改,系统盘大小必须大于等于整机镜像中的系统盘大小。如整机镜像有多块数据盘,则购买页面亦有多块数据盘,且不能删除数据盘。收费与正常挂载数据盘收费一致。 整机镜像不支持重装、共享、取消共享、导入、导出功能。 注意 请确保已删除实例中的敏感数据,避免数据安全隐患。弹性云主机与其创建的私有镜像属于同一个地域,不能跨地域使用。
- 复制名称与重命名脚本选择实例,点击“进入控制台”,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。 详见下图:选择数据开发 在数据开发主界面的左侧导航栏,选择“数据开发 > 脚本开发”。 在脚本目录中选择需要复制名称的脚本,右键单击脚本名称,选择“复制名称”,即可复制名称到剪贴板。 重命名脚本 登录DataArts Studio控制台。选择实例,点击“进入控制台”,选择对应工作空间的“数据开发”模块,进入数据开发页面。
- 产品优势故障转移的过程包括选择新的主副本、数据同步和通知Producer和Consumer更新元数据信息。这样可以保证在节点故障的情况下,Kafka集群中的数据仍然能够得到完整和正确的处理。 通过以上的机制和策略,Kafka实现了高可用性,即使在节点故障的情况下,仍然能够提供可靠的消息传输和处理。这使得Kafka成为了很多场景下的首选消息队列系统。 高安全性 利用SASL机制对用户身份进行认证,并利用SSL对通道进行加密传输,确保数据在传输过程中不被窃取或篡改,保证您的数据安全。
- ObsClient监控表ObsClient监控指标说明 指标类别指标指标名称指标说明单位数据类型默认聚合方式异常(exception,ObsClient调用的异常信息统计。)
- 用户使用流程注:非必要步骤,非必须创建新的工作空间,可使用默认的工作空间工作空间关联资源配额/队列设置工作空间内需要使用的资源配额或队列资源成员管理管理...数据集准备与处理创建基础数据集可上传基础数据集到ZOS或HPFS基础数据集创建标注数据集创建标注数据集,可对数据集进行标注,并发布为新的数据集标注数据集数据清洗可以对数据进行清洗数据处理镜像准备预置镜像预置镜像即平台预先设置的完整镜像,可直接用于创建任务时使用预置镜像自定义镜像可以通过开发机自主制作镜像或通过天翼云容器镜像服务将镜像服务内的容器共享给一体化智算平台自定义镜像他人分享镜像可将自己的镜像分享给他人使用镜像分享代码准备导入代码包将代码上传到平台我的代码包模型准备导入模型可将用户自己的模型或在
- 管理本地快速恢复任务3.确认界面是否提示“没有可快速恢复的数据,请在恢复管理界面创建恢复任务进行恢复。”。 是,备份任务未在主集群产生备份数据快照,任务结束。 否,可以创建本地快速恢复任务,执行4。 说明 元数据不支持快速恢复。 4.在“任务名称”填写本地快速恢复任务的名称。 5.在“备份配置”选择数据源。 6.在“可恢复点列表”选择一个包含目标备份数据的恢复点。 7.在“队列名称”填写任务执行时使用的Yarn队列的名称。需和集群中已存在且状态正常的队列名称相同。 8.在“数据配置”选择需要恢复的对象。
- 还原卷（上云卷适用）表示将数据分割成N个片段,并生成M个校验数据。默认值为源卷的冗余模式。说明以下场景均为集群可用的前提下:还原EC N+M的卷后:卷所在存储池可用故障域数量大于等于卷的最小副本数时,可以向卷中写数据。卷所在存储池可用故障域数量小于最小副本数时,不能向卷写数据,且系统会产生告警。卷所在存储池可用故障域数量大于等于N+M,卷数据正常,不会产生降级。卷所在存储池可用故障域数量处于[N, N+M),卷数据将处于降级状态,建议尽快添加或修复故障域。卷所在存储池可用故障域数量小于N时,已写入的数据发生损毁。
- 使用天翼云弹性文件服务进行Nextcloud网盘搭建网盘上传下载文件数据需要占用弹性云主机公网带宽,因此需要为弹性云主机配置弹性IP。此次以CentOS 8.4系统为例介绍操作。弹性云主机购买流程详见创建弹性云主机。
- Qwen2-72B-Instruct这是指令调整的 72B Qwen2 模型,使用了大量数据对模型进行了预训练,并使用监督微调和直接偏好优化对模型进行了后训练。使用场景Qwen2系列模型可以提供强大的自然语言处理能力,广泛应用于自然语言理解、知识问答、代码辅助、数学解题、多语言翻译等多个领域,满足不同用户的需求。评测效果简要地将 Qwen2-72B-Instruct 与类似大小的指令调优 LLM 进行了比较,包括之前的 Qwen1.5-72B-Chat。
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