流式计算框架 更多内容
  • 上传对象-流式上传(Python SDK)

    上传对象-流式上传(Python SDK) 功能说明 您可以将本地文件直接通过Internet上传至OBS指定的位置。待上传的文件可以是任何类型:文本文件、图片、视频等。 通过SDK的流式上传,可以上传小于5GB的文件。本章节介绍如何使用python SDK流式上传对象。 流式上传使

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  • 查询数据级流式对比列表

    查询数据级流式对比列表 功能介绍 查询不同迁移对象类型的迁移进度。说明: 在任务未结束前,不能修改源库和目标库的所有用户、密码和用户权限等。 全量、增量完成不代表任务结束,如果存在触发器和事件将会进行迁移。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API

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  • 配置流式读取driver执行结果

    配置流式读取driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时,返回结果有可能会很大(10万数量以上),此时很容易导致JD BCS erver OOM(Out of Memory)。因此,提供数据汇聚功能特性,在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同的数据汇聚功能配置选项,两者在Spark

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  • 上传对象-流式上传(Go SDK)

    上传对象-流式上传(Go SDK) 功能说明 您可以将本地文件直接通过Internet上传至OBS指定的位置。待上传的文件可以是任何类型:文本文件、图片、视频等。 通过SDK的流式上传,可以上传小于5GB的文件。本章节介绍如何使用Go SDK流式上传对象。 流式上传使用io.Re

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  • 调用预置大语言模型非流式模型服务

    调用预置大语言模型非流式模型服务 功能介绍 调用大语言模型推理服务,根据用户问题,获取大语言模型的回答,大语言模型完整生成回答后一次性返回。 URI POST /v1/model-market/public-service/{modelName}/chat 表1 路径参数 参数 是否必选

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  • 快速购买Hadoop分析集群

    群资源,提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算,SparkStreaming、Flink流式数据计算,Presto交互式查询,Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件,进行海量数据分析与查询。 Hadoop分析集群包含如下组件: MRS 1.9.2版本:Hadoop

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  • Flink基本原理

    Processing-time和Ingestion-time。 高度灵活的流式窗口:Flink能够支持时间窗口、计数窗口、会话窗口,以及数据驱动的自定义窗口,可以通过灵活的触发条件定制,实现复杂的流式计算模式。 容错机制 分布式系统,单个Task或节点的崩溃或故障,往往会导致整

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  • 在MRS流式集群中,Kafka Topic监控是否支持发送告警?

    在MRS流式集群中,Kafka Topic监控是否支持发送告警? 问: 在MRS流式集群中,Kafka Topic的监控是否支持发送告警? 答: 暂不支持Kafka Topic监控发送邮件和短信告警,用户可以在集群Manager界面查看组件相关告警信息。 父主题: 监控告警类

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  • 在Hue WebUI使用HiveQL编辑器

    statement”。 单击,选择HiveQL语句执行的引擎。 “mr”表示语句使用MapReduce计算框架执行语句。 “spark”表示语句使用Spark计算框架执行语句。 “tez”表示语句使用Tez计算框架执行语句。 tez适用于MRS 1.9.x及以后版本。 单击 开始执行HiveQL语句。

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  • Tez

    Tez Tez是Apache最新的支持DAG(有向无环图)作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎,执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明,请参见:https://tez

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  • MapReduce与其他组件的关系

    ,同时在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 MapReduce和YARN的关系 MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。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和TaskT

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  • 高级页面布局

    设置高级页面标签和名称,布局类型选择“流式布局”,单击“添加”。 图9 新建流式布局类型高级页面示例 绝对布局类型高级页面与流式布局类型高级页面不同之处。 在流式布局类型高级页面中,不可拖拽组件位置和大小,同样在“组件属性设置”栏中,也没有位置相关的设置选项。因为流式布局下组件将按照从上到下、从左到右的顺序依次排列。

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  • 高级页面布局

    设置高级页面标签和名称,布局类型选择“流式布局”,单击“添加”。 图9 新建流式布局类型高级页面示例 绝对布局类型高级页面与流式布局类型高级页面不同之处。 在流式布局类型高级页面中,不可拖拽组件位置和大小,同样在“组件属性设置”栏中,也没有位置相关的设置选项。因为流式布局下组件将按照从上到下、从左到右的顺序依次排列。

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  • 使用SDK(Python)

    创建通道 添加转储任务 删除通道 删除转储任务 查询通道列表 查询转储列表 查询通道详情 查询转储详情 Json格式上传流式数据 Protobuf格式上传流式数据 下载流式数据 创建APP 删除APP 查询APP详情 查询APP列表 新增Checkpoint 查询Checkpoint 变更分区数量

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  • Hive与其他组件的关系

    adoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时,会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目,它是一个支持有向无环图的分布式计算框架,Hive使用Tez引擎进行数据

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  • 方案概述

    部署1个Volcano插件,提供通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台。 方案优势 丰富的计算框架支持 通过CRD提供了批量计算任务的通用API,通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理,支持TensorFlow,MPI,Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度 面向批量计算、高

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  • 模型集市

    模型集市 调用预置大语言模型非流式模型服务 调用预置大语言模型流式模型服务 调用预置向量化模型批量服务 父主题: API

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  • 概述

    ce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件

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  • Flink on Hudi开发规范

    Flink on Hudi开发规范 Flink流式读Hudi表规范 Flink流式写Hudi表规范 Flink作业参数规范 父主题: Flink设计规范说明

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  • 下载对象简介(Go SDK)

    下载对象简介(Go SDK) OBS Go SDK提供了丰富的对象下载接口,可以通过以下方式下载对象: 流式下载 范围下载 限定条件下载 断点续传下载 下载对象-流式下载(Go SDK) 下载对象-范围下载(Go SDK) 下载对象-限定条件下载(Go SDK) 下载对象-断点续传下载(Go

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  • 概述

    ce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率,以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager(RM) RM是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件

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