第二层我们称为 Tablet,每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。 Rowset 有版本号的概念,同一个 Primary Key 对应... 为了支持在线 Serving 低时延的需求,我们在 Cooridinator 支持了Metadata Cache, Plan Cache 和 Result Cache。在 Data Server 内部支持了数据的多级 Cache,包括 DRAM、PMEM 和 SSD 多种介质。为了减小毛刺...
建议使用 scan 命令迭代查询```Javalxbtestfor.redis.ivolces.com:6379> scan 0 MATCH *demo*1) "0"2) 1) "ademo:apple" 2) "cdemo:blue" 3) "bdemo:yellow"```如果生产的 key 数量比较多的,不一定... # python3 bulk_delete_redis.py > delete_result.txt[root@lxb-jms Redis]# grep -C 2 "delete" delete_result.txtno key found in this iteration,the cousor is 65512no key found in this iteration,the c...
第二层我们称为 Tablet,每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。Rowset 有版本号的概念,同一个 Primary Key 对应的... 为了支持在线 Serving 低时延的需求,我们在 Cooridinator 支持了Metadata Cache, Plan Cache 和 Result Cache。在 Data Server 内部支持了数据的多级 Cache,包括 DRAM、PMEM 和 SSD 多种介质。为了减小毛刺,我们...
#### 修改配置文件config.yaml:```# 进入模型目录# cd models/www/xxx # 在任意目录均可运行# 动态图训练python -u yyy/tools/trainer.py -m zzz/config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml # 动态图... paddle.to_tensor(batch[i].numpy().astype('int64').reshape(-1, 1)) for i in range(4) ] mov_sparse_inputs = [ paddle.to_tensor(batch[4].numpy().astype('int64').reshape...
你可以使用此接口分批扫描群中成员的详细信息。 使用说明接口行为你可以调用ScanConversationParticipantList接口,指定你所属的AppId、会话 ID,查询起始位置和人数,分批扫描群中成员的详细信息。 若只查询群成员的... "Action": "BatchModifyConversationParticipant", "Version": "2020-12-01", "Service": "rtc", "Region": "cn-north-1" }, "Result": { "Participants": [ ...
第二层我们称为 Tablet,每一层都支持 Range/Hash/List 的分区策略。每个 Tablet 都包含一组 Rowsets,每个 Rowset 内部数据按照 Schema 中定义的 Sort Key 排好序。Rowset 有版本号的概念,同一个 Primary Key 对应的... 为了支持在线 Serving 低时延的需求,我们在 Cooridinator 支持了Metadata Cache, Plan Cache 和 Result Cache。在 Data Server 内部支持了数据的多级 Cache,包括 DRAM、PMEM 和 SSD 多种介质。为了减小毛刺,我们...
#### 修改配置文件config.yaml:```# 进入模型目录# cd models/www/xxx # 在任意目录均可运行# 动态图训练python -u yyy/tools/trainer.py -m zzz/config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml # 动态图... paddle.to_tensor(batch[i].numpy().astype('int64').reshape(-1, 1)) for i in range(4) ] mov_sparse_inputs = [ paddle.to_tensor(batch[4].numpy().astype('int64').reshape...
某些参数的数据类型变更为指针。以下表格列出了受影响的 API。 API 名称 API 功能 变更为指针类型的参数 AddCdnDomain 添加加速域名 参见 AddCdnDomainRequest 参数。 UpdateCdnConfig 修改加速域名配置 与 AddCdn... Information[] 变更为 TopInstanceDetail[] DescribeContentBlockTasks 获取封禁解封任务信息 在 DescribeContentBlockTasksResponse 参数中: Data 的类型名称由ContentTask[] 变更为 DescribeContentBlockTask...
uuid stringname stringage intts timestamppartition string Partition Information col_n... 读写数据 批式读写数据 bash Flink SQL> SET 'execution.runtime-mode' = 'batch'; 建议配置flink-conf.yaml中[INFO] Session property has been set.Flink SQL> INSERT INTO `hive`.`demo_db`.`demo_tbl1` VALU...
ApplicationType string 否 SPARK_BATCH_SQL 任务类型。可能的取值如下: SPARK_BATCH_JAR:当是 Spark Scala 任务时,同样是这个类型。 SPARK_BATCH_SQL SPARK_BATCH_PYTHON ApplicationName string 否 spark-application-2 任务名称。 返回参数object(POSTApiV1AppListResult) Result 数据结构 参数 类型 示例值 说明 Total string 2 符合查询条件的 Spark 任务总数。 Pagesize string 10 每页能展示的 S...
你可以使用此接口批量对群成员的详细信息进行修改。 接口行为你可以调用BatchModifyConversationParticipant接口,指定你所属的AppId、会话 ID,待修改群成员信息和操作人 UserId 批量修改群成员的详细信息。 如果用... "Action": "BatchModifyConversationParticipant", "Version": "2020-12-01", "Service": "rtc", "Region": "cn-north-1" }, "Result": { "FailedUserIds"...
[**batch.size**](url)当多条消息发送到一个分区时,producer 批量发送消息大小的上限 (以字节为单位)。即使没有达到这个大小,生产者也会定时发送消息,避免消息延迟过大。默认16K,值越小延迟越低,吞吐量和性能也会... log.error("topic: " + topic + " " + "value: " + data + " " + "failure result:" + throwable.getMessage()); } }); }}``` ### Partition 中文件存储To...
Query参数类型是否必填示例值描述ActionString是BatchCreateSourceArticleInBulk 要执行的操作,取值:BatchCreateSourceArticleInBulk。 VersionString是2021-01-01 API的版本,取值:2021-01-01。 Body参数类型是否必填示例值描述ArticlesArray of ArticleDTO是 内容列表,最大值:100。 说明 不支持已引入内容的修改:因无法判断修改后的内容如何继承原有的 内容状态,建议删除该内容或修改OpenId,重新引入; 在内容管理平台控制台删除...