可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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以DDK安装用户ascend登录DDK所在 服务器 。 设置环境变量。 若为Atlas 200 DK开发者板环境，在终端窗口执行如下命令设置环境变量。 export DDK_HOME=$HOME/tools/che/ddk/ddk export LD_LIBRARY_PATH=$D

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配置CPP环境（Windows） 当前Windows 版本 CPP SDK基于visual studio 运行，确保已安装visual studio 2017。 依赖curl、openssl、boost、websocketpp软件，相关安装包已打包至SDK中，使用方法详见SDk的使用说明”。

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在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件

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在Linux环境中调测Doris应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件

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私有IP地址。 前提条件 已在源端内网环境安装Edge工具，并与迁移中心连接。 已在Edge上添加源端主机凭证。 为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码做为采集凭证。

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在安装HDFS客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至Linux客户端环境中运行应用。 HDFS应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 前提条件 已安装HDFS客户端。

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在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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在Linux环境中调测HetuEngine应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以把代码编译成jar包，上传到Linux环境进行程序功能调试。 在Linux环境上调测程序前，需在Linux节点预安装客户端。 操作步骤 在Windows环境的开发环境IntelliJ IDEA中，在“Maven

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在Linux环境中调测Kafka应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行IoTDB-Kafka样例程序。 前提条件 已安装IoTDB和Kafka客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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在Linux环境中调测Spark应用 在Linux环境中编包并运行Spark程序 在Linux环境中查看Spark程序调测结果 父主题： 调测Spark应用

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在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。

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在“操作”列单击“保存”，，并在“环境变量配置”页面单击“确定”，完成环境变量配置添加。 使配置生效。 如已完成组件部署，单击页面上方“生效配置”。在右侧弹框中确认配置信息，并单击“确定”，使配置生效。 如未完成组件部署，单击页面上方“配置并部署组件”，在右侧弹框中单击“确定”待部署执行完成后，配置生效。 更新环境变量

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环境变量配置： 父主题： API后端IAM认证

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配置环境变量 本章节主要介绍环境变量的配置和使用。 使用场景 配置作业参数，当某参数隶属于多个作业，可将此参数提取出来作为环境变量，环境变量支持导入和导出。 简单模式和企业模式下，配置工作空间的环境变量的角色有所不同： 简单模式：工作空间的环境变量开发者和管理员都能创建或编辑环境

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配置环境变量 概述 环境变量可以在不修改代码的情况下，将动态参数传递到函数，调整函数的执行行为。 应用场景 区分多环境：相同的函数逻辑，可根据部署环境的不同，配置不同的环境变量以区分。例如，通过环境变量给测试和开发环境配置不同的数据库。 配置加密：函数中访问其他服务的认证信息，例

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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