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- 重启集群确认集群无执行中的任务,如导入数据、搜索数据等。 须知 快速重启集群过程中会导致集群不可用。如果快速重启失败,将有可能会丢失数据或导致集群不可用,请谨慎操作。 当集群处于可用状态时,请排查集群没有正在处理业务数据的任务,再执行快速重启操作。如果集群正在处理业务数据,如导入数据、搜索数据时,一旦快速重启集群,有可能导致数据丢失,如传输的数据丢失等。所以,建议停止所有集群任务后,再快速重启集群。 1.登录云搜索服务管理控制台。
- 如何使用翼MR用户可以通过业务场景简化大数据集群组合,可以用于数据湖、数据服务、云搜索、数据分析等业务需要。选择完业务场景与服务后,用户可以进一步指定集群的操作系统、主机类型、CPU类型、实例规格、实例数量、数据盘类型(普通IO、高IO、超高IO与通用型SSD多款类型)等。
- 产品优势专属云(存储独享型)是一种独特的数据存储服务,可以确保数据的安全性和完整性,同时也可以提供更好的性能和更低的延迟。资源独享计算和存储资源独享,无须担忧资源竞争,可提供稳定可靠的底层基础。安全可靠物理资源隔离,数据三副本冗余,数据持久性高达99.9999999%。磁盘支持备份功能 ,为用户提供了强大的数据保护,提高了数据的可靠性和灵活性。弹性扩展可根据业务需求按需扩容存储池,同时支持在线扩容存储专属云下的云硬盘,并且性能线性增长,满足业务需求。
- 云硬盘扩容至大于 2TB，MBR 分区转为GPT分区转换分区过程中,为防止数据的丢失与异常,请在操作之前先备份数据,若出现误操作可使用云硬盘快照或云硬盘备份来恢复数据,使云盘恢复到创建快照/备份时刻的状态。Windows转换分区过程中,需要删除卷,删除卷会清除该卷上的所有数据,请您及时备份数据,以避免数据丢失。当使用云硬盘快照/备份恢复数据时,磁盘会恢复为原来的MBR分区格式,无法保留转换后的GPT分区结构。因此,如果需要将数据恢复到转换后的GPT分区,建议通过第三方备份软件进行目录/文件或者应用层的数据备份。
- IPsec VPN连接常见问题确保VPC路由表内已存在相关路由使云主机实例可以通过IPsec VPN连接访问本地数据中心的服务器。排查VPC应用的安全组规则。确保安全组规则允许云主机实例和服务器之间互相访问。 本地数据中心 排查本地数据中心的路由配置。确保本地数据中心已配置了相关路由使服务器可以对云主机实例做出应答。排查本地数据中心的访问控制策略。确保本地数据中心允许云主机实例和服务器互相访问。 为什么IPsec连接状态为“第二阶段协商成功”,但本地数据中心内的服务器无法访问VPC内的云主机实例?
- 大模型学习机文本生成模型微调最佳实践(1) 准备训练数据 支持多种格式, 主要分为格式化数据与原始文本数据。 格式化数据以alpaca-chat-format为例, 数据以json方式进行组织, 每条数据分为instruction,input, output三个部分。 原始文本数据直接将文章或对话的原文作为输入, 框架自动进行切分和训练。 下面以普通txt文本文件为例, 介绍后续训练过程。
- ECI加载DeepSeek R1在 RL 之前,DeepSeek-R1 引入了冷启动数据,进一步优化了推理性能。它在数学、代码和推理任务中与 OpenAI-o1 表现相当,并且通过精心设计的训练方法,提升了整体效果。
- 操作流程初始化场景介绍及方法请参见:初始化数据盘场景及磁盘分区形式介绍Windows:初始化Windows数据盘(Windows 2008)初始化Windows数据盘(Windows 2016)初始化容量大于2TB的Windows数据盘(Windows 2008)初始化容量大于2TB的Windows数据盘(Windows 2012)Linux初始化Linux数据盘(fdisk)初始化Linux数据盘(parted)初始化容量大于2TB的Linux数据盘(parted)
- 创建Elasticsearch集群启用冷数据节点冷数据节点用于存储对查询时延要求不高,但数据量较大的历史数据,是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。启用冷数据节点后,在下方选择对应的“节点规格”、“节点数量”和“节点存储”。“节点数量”可设置为1~32任意数值。“节点存储”的存储类型和存储容量可以根据实际情况选择。开启冷数据节点之后,支持切换集群的冷热数据,详情请参见2.7.9 切换Elasticsearch集群冷热数据。
- 应用场景Kafka能够做到流计算处理,比如股市走向分析、气象数据测控、网站用户行为分析等领域,由于在这些领域中数据产生快、实时性强、数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。而Kafka Stream以及Storm/Samza/Spark等流计算引擎的出现,可以根据业务需求对数据进行计算分析,最终把结果保存或者分发给需要的组件。 多路转发 一对多消费模型:发布/订阅”模型,支持同份数据集能同时被消费多次。
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