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天翼云数据库备份_相关内容
- 模型推理服务相关协议天翼云为您提供模型推理服务平台服务协议,请您点击查看。天翼云为您提供模型推理服务用户信息处理规则,请您点击查看。
- 约束与限制部署Hive/Ranger/Amoro/Hue/DolphinScheduler组件时,元数据配置的数据库与集群需要在同一个VPC下,并通过内网地址进行连接。 请根据业务需要规划集群节点的磁盘,如果需要存储大量业务数据,请增加云硬盘数量或存储空间,以防止存储空间不足影响节点正常运行。 集群节点仅用于运行翼MapReduce集群,其他客户端应用程序、用户业务程序建议申请独立弹性云服务器部署。
- 停止计费图1 复制资源ID 登录管理控制台,选择“数据库 > GeminiDB Influx接口”。 选择资源所在的区域,在筛选条件中选择“实例ID”,并输入2中复制的资源ID,单击图标即可查找到该资源。 图2 查找资源 单击操作列的“更多 > 删除实例”,对实例执行删除操作,确保列表中已无该资源。 说明按需计费资源删除后,可能还会存在账单信息,因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个结算周期的费用进行扣款。
- 名词解释名词解释名词 说明短信服务短信服务(Short Message Service)是天翼云为用户提供的一种通信服务。支持国内快速发送验证码、短信通知。国内短信支持三网合一专属通道,与工信部携号转网平台实时互联。电信级运维保障,实时监控自动切换,到达率高达99%。国内短信是天翼云为个人和企业用户提供的纯文本短信发送服务,通过API、群发助手方式调用短信发送功能,将指定信息发送至手机号码,用于个人和企业向用户发送验证码、短信通知等短信。
- 移动办公天翼云电脑支持手机、Pad等多种移动终端,使用3/4/5G、WIFI网络登录云电脑,即可随时随地访问云电脑资源,随时进行收发文件,及时处理办公问题,实现移动办公。 前提条件 已开通云电脑,详情请参见订购云电脑。 注意事项 天翼云电脑支持多终端适配:适配PC、Mac、iOS、安卓等多终端,多外设支持:鼠标、键盘、打印机、扫描仪等外设无缝衔接(备注:手机、Pad等移动终端不支持USB外设),详情可查看外设兼容性建议清单。
- 开通事件总线EventBridge并委托授权如果您的账号为子用户,必须让天翼云账号为子用户进行授权,才能通过控制台或API访问相应的事件总线EventBridge资源。前提条件注册天翼云账号。步骤一:开通事件总线EventBridge并委托授权登录天翼云官网,选择产品 > 容器与中间件 > 应用集成 > 事件总线 EventBridge。在事件总线EventBridge产品页,单击开通。请仔细阅读事件总线 EventBridge(按量付费)服务协议,选中事件总线 EventBridge(按量付费)服务协议,然后单击立即开通。
- 算力调度平台相关协议天翼云为您提供算力互联调度平台服务协议,请您点击查看。天翼云为您提供算力互联调度平台服务等级协议,请您点击查看。
- 查询UV数据接口描述:调用本接口查询UV数据请求方式:post请求路径:/statistics/query-uv-data使用说明:单个用户一分钟限制调用10000次,并发不超过100;单次查询输入域名的个数不能超过100个;按时间粒度1h返回数据,数据延迟时间15分钟,可查询历史数据时间范围为最近183天,支持最大时间跨度93天若查询结束时间不包含在该批次的最后一秒,默认end_time为该批次最后一秒,例如:时间粒度为1h,end_time设置为17:30对应的时间戳,此时end_time默认成17:59
- Redis到GeminiDB Redis的迁移社区版Redis是非常受欢迎的内存数据库,具有性能高,数据结构丰富等优点。GeminiDB Redis是兼容Redis生态的持久化数据库,不仅提供优秀的读写性能,还提供数据持久化能力,依托超前的系统架构,以极低的成本保证了数据三副本强一致特性,避免了社区版Redis需要Fork、成本高等问题。 迁移原理 使用自研的迁移工具drs-redis进行源端Redis到目标端GeminiDB Redis的迁移。
- 查询带宽数据默认成17:59:59;时间片统计数据均为前打点,假如请求5分钟粒度数据,time_stamp= "2021-10-13 00:00"对应的时间戳,表示统计的数据为时间区间[2021-10-13 00:00, 2021-10-13 00:05);根据请求参数时间粒度(Interval)和聚合维度(group_by)个数的不同,单次请求可查询历史数据范围,数据延迟,对应如下, 若开始时间超过可查询历史数据时间范围,超过部分的数据为0;时间粒度可查询历史数据时间范围数据延迟2 ≥ 聚合维度个数 ≥ 0
- 分布式锁业务场景分析 多个并发请求同时修改同一份数据, 比如多个营业员并发对同一个客户的资料进行修改。 同时修改同一份数据会并发冲突,导致数据不正确的可能,对业务产生不可预估的影响。目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的,分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。 解决方案 对于分布式锁可以基于数据库实现分布式锁 ,但带来的问题是性能不足,无法满足大型应用的高并发使用场景。这时基于缓存(Redis等)去实现分布式锁,带来了显著性能优势。
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