并行处理 “并行处理”是用于创建多个并行处理分支的处理器，以便同时执行多个分支任务。后续步骤如果要使用合并的各分支执行结果，可使用“ROMA表达式”${body}引用合并结果。 配置参数 参数 说明 输出格式 合并结果的格式，当前仅支持“Json”，表示合并结果以JSON字符串的格式输出。

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并行处理 “并行处理”是用于创建多个并行处理分支的处理器，以便同时执行多个分支任务。后续步骤如果要使用合并的各分支执行结果，可使用“ROMA表达式”${body}引用合并结果。 配置参数 参数 说明 输出格式 合并结果的格式，当前仅支持“Json”，表示合并结果以JSON字符串的格式输出。

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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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物联网卡收到了控制台怎么看不到卡数据？ 为了缩短发货周期，让您更快收到卡片，我们提交运营商配置卡数据与发货同时进行，可能导致收到卡片后，运营商还未同步数据给华为侧。请耐心等待，如果收到卡片长时间控制台仍无卡数据，请联系华为工程师处理。 父主题： 物联网卡管理

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多个分支满足条件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

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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

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各运营商支持什么网络？ 物联网卡是否能在手机上使用？ 物联网卡购买后可以更换运营商和套餐吗？ 下单后什么时候发货？怎么查看物流信息？ 如何配置定向信息？ 物联网卡收到了控制台怎么看不到卡数据？ 物联网卡插入设备无法使用/已正常使用的物联网卡突然无法使用/频繁掉线 物联网卡插入设备后如何激活？ 怎么查

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于什么状态？这个时候会否还没有计算使用周期？ 卡处于未实名认证停机状态时，做了实名认证后上电，卡是不是就能使用了？ 物联网卡收到了控制台怎么看不到卡数据？ 如何重置网络？ 为什么物联网卡网络信号弱？ 为什么SIM卡定位失败？ 是否支持物联网卡的定位信息？ 中国移动SIM卡的使用区域如何换绑到目标区域？

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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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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.of.cores”属性来配置扫描仪线程数。例如，“carbon.number

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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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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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SQL执行计划详解 执行计划怎么看 Nested Loop、Hash Join和Merge Join的差异 SQL执行计划详解 6 解除只读 数据库进入只读状态 磁盘使用率高&集群只读处理方案 7 收集统计信息 ANALYZE | ANALYSE 8 优化器配置 打开或关闭nestloop

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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.of.cores”属性来配置扫描仪线程数。例如，“carbon.number

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支持，专注于数据价值的分析。 极致性能：使用分布式大规模并行处理MPP框架，并充分利用所有可用的硬件，以尽可能快地处理每个查询。查询效率数倍于传统 数据仓库 ，单个查询的峰值处理性能高达每秒数TB。 安全可靠：用户集群独立部署，支持VPC私有网络隔离，数据访问安全多重保障。 成本更低

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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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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。 标定管理：支持车辆、车辆传感器标定的配置，方便即时管理车辆以及标定信息。 源数据包：

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DIS对数据传输所需要的基础设置、存储、网络和配置进行管理。您无需为数据通道担心配置、部署、持续的硬件维护等。此外，DIS还可在云区域同步复制数据，为您提供数据高可用性和数据持久性。 主要模块 DIS分为4个功能模块，各模块功能如下： 服务控制面 完成服务的开通、删除、配置操作，并将用户信息同步到数据面。

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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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