RabbitMQ、Kafka对比（超详细），Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的区别 千帆社区
容灾机制 ：Kafka 通过副本（replica）机制来保证数据的可靠性，即每个主题可以有多个副本分布在不同的节点（broker）上，如果某个节点发生故障，可以自动切换到其他节点继续提供服务。 RabbitMQ 通过镜像（mirror）机制来保证数据的可靠性，即每个队列可以有多个镜像分布在不同的节点上，如果某个节点发生故障，可以自动切换到其他节点继续提供服务。
活动｜千帆杯有奖答题·第一期 0327-0402 千帆社区
那么在这个社区，我们除了乐此不疲地手搓应用，是不是也该来点其他的小福利活动换换脑子呢？ 让我来自我介绍一下吧，我是「问答小助手」，以后每周会在这个【有奖答题】这个专栏下面陪伴大家。 每周一场的答题大战，不仅能让你在AI的海洋里遨游，还能让你和其他成员一决高下，赢取小奖品！ 赶快了解一下⬇️⬇️⬇️ 活动时间 周期 ：从本周三（0327）开始，到次周周三发布结果结束。
功能发布记录(2024年) - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
数据地图 3 数据湖 【 数据湖能力提升 】 新增湖概览： 展示数据湖存储统计，用户可直观了解数据存储与使用情况，提升数据湖管理效率。 新增元数据发现： 支持 ORC、Parquet、Hudi、DeltaLake等格式文件的元数据发现 ，提供灵活的任务配置，帮助用户高效管理湖上数据。
专线迁移MySQL迁移到云数据库RDS-一键反向 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
public） bcerds Request Body 参数 targetInstanceType String 是 目标端类型（百度智能云数据库：bcerds；自建数据存储：public） bcerds Request Body 参数 crossRegionTag Integer 是 跨地域标识（当源端、目标端类型均为百度智能云数据库且跨地域时：1；其他情况：0） 0 Request Body
创建集群 - Baidu Palo/Doris 使用文档
表二 节点说明 节点类型 节点说明 Leader Node 是主节点，主要进行元数据管理、查询解析和查询计划生成，以及集群任务调度作业管理，可以设置为1或者3，推荐生产环境设置3个Leader Node Compute Node 主要进行数据存储和查询计划执行，一般根据数据量和查询需求来配置，不同的节点类型对应的节点配置也各不相同，后续也可以进行扩容，目前Compute Node节点上限为100，可支持约
百度文心千帆大模型平台体验——基于深度学习的图像分类任务 千帆社区
此平台不仅包括文心一言，还包括百度全套文心大模型以及全流程的大模型训练和推理工具链。用户可以直接调用文心千帆大模型服务，也可以开发、部署和调用自己的大模型服务。 据了解，该平台具备以下主要特点和功能： 强大的训练能力：平台支持高规模、高性能和高可扩展性的大模型训练，能够应对复杂的数据和算法需求。
百度文心千帆大模型平台体验——基于深度学习的图像分类任务 千帆社区
此平台不仅包括文心一言，还包括百度全套文心大模型以及全流程的大模型训练和推理工具链。用户可以直接调用文心千帆大模型服务，也可以开发、部署和调用自己的大模型服务。 据了解，该平台具备以下主要特点和功能： 强大的训练能力：平台支持高规模、高性能和高可扩展性的大模型训练，能够应对复杂的数据和算法需求。
专线迁移Redis Cluster迁移到云数据库Redis企业集群版-一键反向 - 数据传输服务DTS | 百度智能云文档
public） bcerds Request Body 参数 targetInstanceType String 是 目标端类型（百度智能云数据库：bcerds；自建数据存储：public） bcerds Request Body 参数 crossRegionTag Integer 是 跨地域标识（当源端、目标端类型均为百度智能云数据库且跨地域时：1；其他情况：0） 0 Request Body
使用限制 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档
使用限制 云数据库 TableStorage 产品有如下使用限制，请在开发中合理规划： 分类 数据存储模式 限制项 限制范围 具体说明 Instance 宽表模式 同一用户在同一region下可创建Instance数量上限 20 无 Instance名称长度 3-255 Bytes 由字母数字和下划线组成，且首字符不是数字。
数据湖配置 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
数据湖存储：进行数据湖存储的存储位置。EasyDAP支持的数据湖存储类型为：HDFS分布式文件系统、 BOS对象存储。 元数据：EasyDAP基于数据湖存储建物理表、基于源连接各类型数据源建映射表， 对企业全域数据进行统一元数据管理。并基于元数据表，支持用户高效进行数据集成、批&流数据开发、多源交互式查询分析等数据处理和分析。 数据库： 表的组织 ，库下可以有0个、1个或者多个表。
