分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间后

查看更多 →

分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间后

查看更多 →

配置并行处理算子 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 表1 并行处理算子 参数 说明 失败策略 当并行分支中存在失败情况时，配置API工作流的失败策略。 任一分支失败则终止：表示当并行分支中存在失败情况时，则此API工作流置为失败状态，不再继续执行。 分支失败

查看更多 →

行第一个满足条件的分支。 条件分支算子和表达式的配置方法，详见配置条件分支算子。 并行处理 非必选 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 并行处理算子的配置方法，详见配置并行处理算子。 输出处理 必选 输出处理算子负责对API工作流的执行结果进行错误码映射、结果

查看更多 →

如何查看按需资源每天消费多少钱？ 登录“费用中心”，在“账单管理 > 流水与明细账单 > 明细账单”页面中，“统计周期”设置为“按天”，“计费模式”设置为“按需”，根据导出的账单详情即可汇总出每天的消费总额。 您还可以登录“成本中心”，在“成本分析”页面，“周期”设置为“每日”，

查看更多 →

采取共享资源的设计，通过协作减少争用延时从而改善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处理冲突负载，从而分散负载：将资源划分为成一些相对独立的小资

查看更多 →

编排API 编排API简介 配置入口API算子 配置条件分支算子 配置并行处理算子 配置输出处理算子 API编排典型配置 父主题： 开发数据服务API

查看更多 →

处理器 分支判断 并行处理 延时 EDI处理 变量赋值 排序 数据转换 数据拆分 数据筛选 脚本处理 日志采集 数据映射 循环处理 异常监控 终止 对称加解密 非对称加解密

查看更多 →

处理器 分支判断 并行处理 延时 EDI处理 变量赋值 变量修改 排序 数据转换 数据拆分 数据筛选 脚本处理 日志采集 数据映射 循环处理 异常监控 终止 对称加解密 非对称加解密

查看更多 →

API下，并在条件分支下挂载并行处理算子和零售商信息RetailerInformation API两个分支。其中零售商信息RetailerInformation普通API的节点编码为NormalApi_de62d。 单击画布上的条件分支算子打开配置面板，配置条件分支算子： 并行处理分支的条件类型

查看更多 →

HCIP-Kunpeng Application Developer考试包含计算机系统介绍、鲲鹏应用云上开发、高阶鲲鹏代码移植、鲲鹏应用发布、鲲鹏应用性能优化和鲲鹏应用开发实践等内容。 知识点 计算机系统介绍 20% 鲲鹏应用云上开发 9% 高阶鲲鹏代码移植 23% 鲲鹏应用发布

查看更多 →

询 数据仓库 的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能 集群创建：在C

查看更多 →

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任务

查看更多 →

易于使用：您可以在几秒钟内创建DIS数据通道，轻松地将数据放入通道中，并构建用于数据处理的应用程序。 成本低廉：DIS没有前期成本，您只需要为实际使用的资源付费即可。 并行处理：DIS可让您用多个应用程序同时处理同一个数据通道。例如，您可以让一个应用程序运行实时分析，让其他应用程序从同一个DIS数据通道中将数据发送至 对象存储服务 （Object

查看更多 →

运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给 GaussDB (for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。 架构 云数据库GaussDB(for MySQL)采用计算与存储分离的架构

查看更多 →

运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。 工作原理 云数据库GaussDB(for MySQL)采用计算与存储分离的

查看更多 →

高全局索引效率，同时，对于索引查询会要求更多的内存。 扫描线程数量：扫描仪（Scanner）线程控制每个任务中并行处理的数据块的数量。通过增加扫描仪线程数，可增加并行处理的数据块的数量，从而提高性能。可使用“carbon.properties”文件中的“carbon.number

查看更多 →

使用CFW防御黑客工具 本文介绍如何通过CFW防御黑客工具攻击。 应用场景 攻击者恶意利用黑客工具非法入侵计算机系统或网络，可能会导致计算机系统或网络的损坏、数据泄露、网络瘫痪等严重后果，甚至会导致严重的法律后果和安全风险。 CFW提供了针对黑客工具的入侵防御规则，可以有效地识别

查看更多 →

ponse Time不敏感。 提交后立即返回 在触发调用后立即得到返回，从而不因长耗时处理阻塞业务主逻辑的执行。 实时感知任务状态 无 并行处理 离线GPU任务需要处理大量数据，对GPU资源供给要求高，通过API调用并行运行加快处理速度。 数据源集成 离线GPU任务对数据源的需求

查看更多 →

在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。

查看更多 →

容灾是一个范畴比较广泛的概念。广义上，容灾是一个系统工程，包括所有与业务连续性相关的内容。对于IT而言，容灾是提供一个能防止用户业务系统遭受各种灾难影响破坏的计算机系统。狭义的容灾是指建立两套或多套功能相同的IT系统，互相之间可以进行健康状态监视和功能切换，当主要站点因意外（如火灾、地震、城市供电中断等

查看更多 →