并行处理计算机系统工作原理 更多内容
  • Oozie基本原理

    底层执行Oozie编排流程的各个组件,包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎 服务器 ,用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序,运行在Tomcat容器中。 Oozie工作流通过HPDL(一种通过XML自定义处理的语言,类似JBOSS

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保 MRS 集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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  • Share-nothing架构

    据处理工作,实现对数据处理的快速响应。 Share-nothing又称为无共享架构,和其他架构的对比请参见图1。 图1 架构对比 Share-nothing架构具备如下优点: 最易于扩展的架构。 为BI和数据分析的高并发、大数据量计算提供按需扩展的能力。 自动化的并行处理机制。

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  • DBService基本原理

    DBService基本原理 DBService简介 DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统,适用于存储小量数据(10GB左右),比如:组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用,提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件,H

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  • ClickHouse基本原理

    ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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  • IoTDB基本原理

    IoTDB基本原理 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序,索引和chunk块存储,大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议,

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  • Flume基本原理

    点,这样可以实现负载均衡。 图3 Flume级联结构图 Flume的架构和详细原理介绍,请参见:https://flume.apache.org/releases/1.9.0.html。 Flume原理 Agent之间的可靠性 Agent之间数据交换流程如图4所示。 图4 Agent数据传输流程

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  • Manager基本原理

    Manager基本原理 Manager功能 Manager是MRS的运维管理系统,为部署在集群内的服务提供统一的集群管理能力。 Manager支持大规模集群的性能监控、告警、用户管理、权限管理、审计、服务管理、健康检查、日志采集等功能。 Manager结构 Manager的整体逻辑架构如图1所示。

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  • 内网采集权限与原理

    内网采集权限与原理 主机深度采集 权限要求: Windows系统:需要提供具有Administrator权限的账号。 Linux系统:需要提供root账号。 采集原理: Windows系统:通过WinRM服务从Edge访问Windows主机,执行PowerShell脚本采集系统信

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  • Ranger基本原理

    Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架,提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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  • ZooKeeper基本原理

    ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能: 帮助系统避免单点故障,建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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  • 工作空间

    工作空间 查询工作空间 创建工作空间 修改工作空间 删除工作空间

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  • 工作空间

    每个账号每个IAM项目都会分配1个默认工作空间,默认工作空间的访问控制为PUBLIC。 通过工作空间的访问控制能力,可限制仅允许部分人访问对应的工作空间。通过此功能可实现类似如下场景: 教育场景:老师可给每个学生分配1个INTERNAL的工作空间并且限制该工作空间被指定学生访问,这样可使得

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  • 工作票

    工作票 描述 工作票组件提供8张工作票,在煤矿等企业场景需要工作票的情况下,通过此组件可以快速构建相对应的工作票页面。 开放能力 工作票为组件资产,提供的8张工作票对应组件名称如表1所示。 表1 工作票对应组件 工作票名称 组件 工作票名称 组件 大型机电设备检修安全许可工作票 mechatronicsTicket

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  • 工作空间

    工作空间 在AI原生应用引擎工作台左侧导航栏选择“工作空间” ,进入工作空间页面,可获得系统中各资源数据概览及产品的相关快速指引。 工作空间页面分为数据统计、选择应用创建类型、操作指引三个区域,如图1所示,各区域的功能说明如表1所述。 图1 工作空间 表1 AI工作空间页面说明 序号

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  • 工作配置

    工作配置 概述 工作项自定义 自动化 模块设置 领域设置 工时类型设置 通知设置 权限管理 仪表盘设置 父主题: Scrum项目

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  • 其余工作

    其余工作 应用功能验证 由于集群迁移是对应用数据的全量迁移,可能存在应用内适配问题。例如本示例中,集群迁移后,Wordpress中发布的文章跳转链接仍是原 域名 ,单击文章标题将会重定向至原集群中的应用实例,因此需要通过搜索将Wordpress中原有的旧域名并替换为新域名,并修改数据

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  • DDS节点脱节原理和说明

    DDS节点脱节原理和说明 副本集架构由主节点、备节点和隐藏节点组成,DDS自动搭建三节点的副本集供用户使用,节点之间数据自动同步,保证数据的高可靠性。对于需要保证高可用的中小型业务系统,推荐使用副本集。 主节点:即Primary节点,用于读写请求。 备节点:即Secondary节点,用于读请求。

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  • MRS安全认证原理和认证机制

    replay攻击、保护数据完整性等场合,是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。 结构 Kerberos的原理架构如图1所示,各模块的说明如表1所示。 图1 原理架构 表1 模块说明 模块 说明 Application Client 应用客户端,通常是需要提交任务(或者作业)的应用程序。

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  • MySQL主备复制原理简介

    MySQL主备复制原理简介 RDS for MySQL的默认备库、只读实例、自建从库、DRS链路灾备实例均采用MySQL的Binlog复制技术,也称为MySQL主备复制或主从复制技术。本章节介绍MySQL的主从复制原理。 主备复制流程 主节点(Master)中有数据更新时,会按照

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  • MRS安全认证原理和认证机制

    replay攻击、保护数据完整性等场合,是一种应用对称密钥体制进行密钥管理的系统。 结构 Kerberos的原理架构如图1所示,各模块的说明如表1所示。 图1 原理架构 表1 模块说明 模块 说明 Application Client 应用客户端,通常是需要提交任务(或者作业)的应用程序。

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