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

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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

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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。 分支失败继续

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时仅执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、结果集

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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。 内部处理自动化并行，无需人工分区或优化。 数据加载和访问方式与一般数据库相同。 数据分布在所有的并行节点上。 每个节点只处理其中一部分数据。 最优化的I/O处理。 所有的节点同时进行并行处理。 节点之间完全无共享，无I/O冲突。

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编排API 开发API工作流 入口API算子 条件分支算子 并行处理算子 输出处理算子 父主题： 开发API

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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

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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

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通道，轻松的将数据放入通道中，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。 安全可靠：DIS可将数据保留24~72小时，以防数据在应用程序故障、个别机器故障或设施故障时丢失。

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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

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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

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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任务

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Processing，简称OLAP），是 GaussDB (DWS) 集群的主要工作方式，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 大规模并行处理 大规模并行处理（Massive Parallel Processing，简称MPP，也可称为无共享架构），是指在GaussDB(DWS) 集群

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言并不应该被拿来约束和限制敏捷的范围，敏捷宣言也说拥抱变化，宣言诞生于2001年，时至今日，也会与时俱进，只是后来再没有这样的一个标志性的事件来做声明。 DevOps的不好之处，是没有一个明确的定义。DevOps的好处，却也正是因为没有一个明确的定义做限制，所以拿来主义，一切好的东西，都可以为我所用。

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功能按钮区域，包括锁定、解锁、启用（或者禁用）、保存、另存为新版本或者新BPM、运行、操作回退、撤销回退、启用流跟踪器以及切换版本的操作。支持快捷键操作，即可脱离鼠标直接用键盘操作。 2 BPM的组成图元，一个BPM业务流程由以下几个部分组成： 事件图元（Events）：用来表明BPM的生命周期中发生的事件，例如开始、捕获信号等。

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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

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认证鉴权 调用接口采用Token认证鉴权。 前提条件 必须注册成为华为乾坤租户，用租户帐号登录华为乾坤控制台。 必须购买华为乾坤云管理网络服务或者通过联系华为乾坤运营人员开通试用权限。 创建三方系统接入用户 获取试用权限，当前仅限于华为内部测试用，可联系网络环境监控和用户体验保障

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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

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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

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实景三维生产服务支持哪些建模类型和任务类型 实景三维生产服务是对倾斜摄影数据进行专业处理，生成各行业可使用的实景三维数据。 建模类型： 纹理模型实景三维：对多视角影像进行分布式并行处理，生成带纹理的三维Mesh模型数据。支持影像畸变较正，纹理贴图、纹理图匀光匀色，降低影像畸变对精度的影响以及数据采集光照差异造成的色彩不均匀的问题。

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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。

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