前提条件 仅支持对源端和目标端在同地域的迁移任务发起数据校验。 数据传输任务进度为 复制变更 。 说明 建议在任务延迟为 0 秒时进行数据校验,否则可能会出现数据不一致误报情况。 注意事项 不支持无主键且无唯一索引或源表为空表场景的校验。 执行数据校验需要从源库和目标库读取数据,可能导致数据库的负载上升,建议在创建数据一致性校验任务时将并发度降低并在业务低峰期执行。
用户可以在其他线程调用 client.cancel(*request) 来进行请求取消。
再创建一个名为的数据库以 KafkaEngine 供在本教程中使用: CREATE DATABASE KafkaEngine; 4.创建数据库后,需要切换到该数据库: USE KafkaEngine; 创建目标 准备目标表。在下面的示例中,为了简洁起见,我们使用简化的 GitHub 架构。
连接数据源:Sugar BI支持多种方式对接数据源,包括直连数据库、上传 Excel/CSV 文件、API 接口、静态 JSON 录入。 创建数据模型:数据模型的作用是将源数据整合处理为适合分析的数据集,为后续工作做数据准备。
可用于处理过拟合 范围:[0.01, 1.0]。 1.00 树节点特征采样比例 是 如果值小于1.0,将在每个树节点上随机选择部分特征。可用于处理过拟合。与树特征采样比例不同,这无法加快训练速度。
程序中因为每个grid 的线程较少导致 GPU 利用率较低时,适合使用 MPS技术提升性能。推荐的做法是:在每个grid中申请更少的block,在每次kernel调用中,每个block下启动更多的线程,以提高每个block的利用率。MPS技术允许 CUDA kernel 中其他的进程使用剩余的 GPU 容量。
filterworkers 或 -w Logstash会为 过滤插件(filter) 运行多个线程。例如: bin/logstash -w 5 为Logstash的filter会运行 5 个线程同时工作。 注意:Logstash目前不支持输入插件的多线程,而输出插件的多线程需要在配置内部设置。
同NUMA Node下的处理器核心在访问其本地存储器(同Node中的内存)时,相较于远端存储器(其他Node的内存)拥有更快的速度。 对于一些单进程多线程的应用,由于默认内存分配策略,进程只能被分配到同一个Node,如果开启NUMA,反而会对应用性能产生限制,所以是否开启NUMA需要根据用户的实际应用进行判断。 超线程开关 此功能目前通过白名单开放,如果您有相关需求,可以 提交工单 。
比如鉴权线程被挂起了,导致无法更新鉴权结果。 508 鉴权失败,产品未授权 509 鉴权失败,机器指纹有误 2012 鉴权失败,鉴权服务器全部不可用。
ComponentId % RequestHandlerAvgIdlePercent 请求处理线程使用率 ComponentId % ActiveControllerCount Controller节点数 ComponentId 个 UnderReplicatedPartitions 处于复制的副本数 ComponentId 个 OfflinePartitionsCount 下线副本数 ComponentId