简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原Ma

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简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原Ma

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简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原Ma

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在Ma

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Console的本质为Python终端，输入一条语句就会给出相应的输出，类似于Python原生的IDE。 进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的Notebook文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不

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合该原则的微服务扩充实例，能够带来处理性能的线性提升。当实例数很多的时候，就需要有一个支持服务注册和发现的中间件，用于微服务之间的调用寻址。 配置外置及动态、集中的配置管理。随着微服务和实例数的增加，管理微服务的配置会变得越来越复杂。配置管理中间件给所有微服务提供统一的配置管理视

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置中心的配额。 微服务版本数：微服务场景中版本用来标记微服务的迭代记录，方便对微服务的不同迭代进行管理。 微服务实例数：实例是一个微服务的最小运行和部署单元，通常对应一个应用进程。同一个微服务通过部署在多个容器或虚机，可以实现多个实例同时运行。 配置条目数：微服务场景中的配置是指

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合该原则的微服务扩充实例，能够带来处理性能的线性提升。当实例数很多的时候，就需要有一个支持服务注册和发现的中间件，用于微服务之间的调用寻址。 配置外置及动态、集中的配置管理。随着微服务和实例数的增加，管理微服务的配置会变得越来越复杂。配置管理中间件给所有微服务提供统一的配置管理视

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服务实例注册成功的标志。 服务调用类问题关键信息： 表2 服务调用类问题关键信息 关键词 描述 find instances 消费端（发起调用的服务）在调用服务端（被调用的服务）之前，会先从微服务引擎的服务中心查询服务端的实例 accesslog accesslog会记录调用该服务的请求源

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MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任

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本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Diffusers框架用于推理的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。 资源规格要求 推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend

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什么是aPaaS咨询与规划服务？ aPaaS咨询与规划服务基于客户场景和业务目标，结合aPaaS业务面向客户提供企业数字化转型，aPaaS云服务框架咨询，包括客户场景的业务流咨询设计，aPaaS平台的定位以及与周边系统的集成方案，底层资源（算力、存储、网络）和平台框架的规划设计等。

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MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任

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MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任

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生成策略 设置服务的API、代码风格、部署和性能测试等信息，请根据实际业务直接在界面进行勾选。 业务设计 基本配置、框架配置和生成策略需要用户根据自身业务的实际情况进行配置，配置不同生成的效果有所不同。业务设计是AstroPro的核心能力，是用户设计自己业务的基础。 服务依赖 通

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全稳定的企业级IT应用框架。业务建模是指通过业务设计，将实际业务涉及的对象和行为转换为元数据中的对象、对象关系、服务依赖等构成的模型，通过模型生成服务，实现业务需求。 使用AstroPro创建企业核心应用的流程，如图1所示。 图1 创建企业核心应用流程图 创建项目 项目是使用As

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Executor执行Task并向Driver汇报运行状况。 Yarn和MapReduce的关系 MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker

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通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能，开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点： 提供开箱即用的云上AI应用开发环境，预置高性能推理框架ModelBo

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Build支持的工具版本，可查看构建工具版本。若当前的工具版本不满足您的使用要求，您可以自定义构建环境。 是 单元测试 测试报告类型：选择单元测试的框架，目前仅支持“junit”。 单元测试结果文件：填写相对于项目根目录的相对路径，如“target/surefire-reports/TEST*.xml”。目前只支持标准的“

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MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任

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forecast是提供指定城市未来几天天气情况预测的微服务。 fusionweather是一个聚合微服务，通过访问weather和forecast服务，提供全方位的天气预报功能。 weather-beta是weather微服务的新版本，新增了查询指定城市紫外线情况的功能。 edge

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