GaussDBKernelV5集群管理层关键模块如下。图4集群管理层组件设计图CM组件提供了四种服务CMAgent,CMServer,OMMonitor,cm_ctl，与各类实例服务组件（CN,DN,GTM等）一起构成了整个数据库集群系统。cm_ctl通过命令行执行集群的启动、停止、状态查询、主备倒换、备机重建

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GTM仅处理全局时间戳请求，64位CSN递增，几乎都是CPU++和消息收发操作。不是每次都写ETCD,而是采用定期持久化到ETCD里，每次写ETCD的CSN要加上一个backup_step(100w),一旦GTM故障，CSN从ETCD读取出来的值保证单调递增。当前GTM只完成CSN++,预估可以支持200M/s请求。GTM处理

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HDFS秒懂HDFS定义HDFS优缺点优点缺点HDFS组成架构NameNodeDataNodeSecondaryNameNodeClientNameNode工作机制元数据的存储启动流程工作流程SecondaryNameNode工作机制checkpoint工作流程DataNode工作机制工作流程数据完整性文件块大小块太小的缺点块太大的缺点文

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思路对于一个点双，我们可以发现：假如它是一个简单环，那么它只能旋转这一个环，我们可以使用polya定理计算。假如它是多个环的组成，那么它的颜色可以随意调动，任何的情况都可以得到，那么假如说有\(m\)条边，方案数则为\(\binom{m+k-1}{k-1}\)，我们只考虑每一种颜色的出现次数。对于

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openGauss-DCF可获得性本特性自openGauss2.0.0版本开始引入。特性简介DCF（DistributedConsensusFramework，分布式共识框架）基于Paxos算法实现数据同步强一致。DCF模式开关开启后，DN可以支持基于Paxos协议的复制与仲裁能力。客户价值DN基于Paxos的自选主及日志复制，复制过程中

HDFS主要包括NameNode、DataNode、SecondaryNameNode，在HDFS中主要进行的是数据的存取，而在MapReduce中进行的是数据的处理。总结一下它们的过程如下：HDFS的读流程：当客户端发送读请求后，通过DistributedFileSystemAPI调用open函数，发送请求到NN节点获得block的位置信息，NN返回block的

Django-Ninja框架，简称DN框架，是一个用于快速构建API的现代化框架。它基于Django构建，但专注于简洁性和性能，使用Pydantic进行数据验证，使得开发体验更加流畅和高效。为什么选择DN框架？DN框架结合了Django的稳定性和Pydantic的强大数据处理能力，适用于需要快速迭代和高

Python3禁用AD账号#LDAP服务器地址、端口号及连接参数importldap3fromldap3importServer,Connection,ALLserver=Server('10.10.22.14',port=389,get_info=ALL)conn=Connection(server,user='admin',password='yyy',auto_bind=True)username=

原题每次处理全局最小值的行和列，然后把这些行和列删掉，分别相乘。那么，相当于处理一个L型，每行每列都要取到上界的方案数。令\(c\)和\(d\)分别为全局最小值的行数和列数，以及全局最小值为\(q\)。枚举至多有\(x\)行，至多有\(y\)列能取到最大值，即有\(c-x\)行和\(d-y\)

这篇会接续介绍ldapserver的架设和redfish/web设定，因为openbmc支援了openldap和windows的ad，这篇选用OpenLDAPserver架设为范例在Ubuntu上架设OpenLDAPServerOpenLDAP是轻型目录访问协议(LightweightDirectoryAccessProtocol)的开源实现。通常用来管理公司组织的员工资

 请求前拦截某个请求staticfunctionOnBeforeRequest(oSession:Session){if(oSession.url.indexOf("initialCid=")>-1&&oSession.url.indexOf("dm=cd")>-1){oSession.oRequest.FailSession(666,"Blocked",&

Hadoop分而治之思想概述：Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的平台Hadoop三大组件（非高可用集群）：1、HDFS：NameNode，SecondaryNameNode，DataNode2、YARN：ResouManager，NodeManager3、MapReduce：在启动集群的时候是没有的，提交MR作业任务的时候，会出现一个进程NameNode(NN

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NN角度：小文件一旦很多，那么小文件的权限信息，文件大小信息，归属信息等信息就会跟着增加，每一个小文件都会产生这些信息，这些信息一旦多起来，那么NameNode的元数据就会变大，会导致元数据的大小超过小文件大小的总和，会增加NameNode的压力，有可能导致主节点崩溃，用户就无法通信了DN角度：小文件