Spark Core企业级能力增强 配置Spark HA增强高可用 配置Spark Native引擎 配置Spark事件队列大小 配置parquet表的压缩格式 使用Ranger时适配第三方JDK 使用Spark小文件合并工具说明 使用Spark小文件合并工具说明 配置流式读取Saprk

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Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Drop Partition命令支持批量删除 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 父主题： 使用Spark/Spark2x

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Flink企业级能力增强 Flink SQL语法增强 多流Join场景支持配置表级别的TTL时间 配置Flink SQL Client支持SQL校验功能 Flink作业大小表Join能力增强 父主题： 使用Flink

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Hive企业级能力增强 配置Hive表不同分区分别存储至OBS和HDFS 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口

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HDFS企业级能力增强 配置HDFS快速关闭文件功能 配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 配置DataNode预留磁盘百分比 配置从NameNode支持读操作 配置NameNode黑名单功能 配置Hadoop数据传输加密 父主题： 使用HDFS

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Hive企业级能力增强 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读和执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关

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推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） ModelArts提供了以下TensorFlow（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二： tensorflow_1

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2.1-cuda10

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Spark SQL企业级能力增强 配置矢量化读取ORC数据 配置过滤掉分区表中路径不存在的分区 配置Hive表分区动态覆盖 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 配置SparkSQL的分块个数 父主题： 使用Spark2x（ MRS 3.x及之后版本）

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Doris企业级能力增强 配置Doris高可用功能 配置Doris支持多源数据 父主题： 使用Doris

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HDFS企业级能力增强 配置DataNode节点容量不一致时的副本放置策略 配置DataNode预留磁盘百分比 配置从NameNode支持读操作 配置NameNode黑名单功能 配置Hadoop数据传输加密 父主题： 使用HDFS

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HBase企业级能力增强 配置HBase全局二级索引提升查询效率 配置HBase本地二级索引提升查询效率 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 配置HBase冷热分离 配置RSGroup管理RegionServer资源 查看HBase慢请求和超大请求信息 父主题： 使用HBase

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Kafka企业级能力增强 配置Kafka高可用和高可靠 配置Kafka数据安全传输协议 配置Kafka数据均衡工具 配置外网客户端访问Kafka Broker 父主题： 使用Kafka

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Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceM

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HBase企业级能力增强 配置HBase本地二级索引提升查询效率 增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 配置RSGroup管理RegionServer资源 父主题： 使用HBase

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Kafka企业级能力增强 配置Kafka高可用和高可靠 配置Kafka数据安全传输协议 配置Kafka数据均衡工具 父主题： 使用Kafka

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Yarn企业级能力增强 配置Yarn权限控制开关 手动指定运行Yarn任务的用户 配置AM失败重试次数 配置AM自动调整分配内存 配置AM作业自动保留 配置Yarn数据访问通道协议 配置自定义调度器的WebUI 配置NodeManager角色实例使用的资源 配置ResourceM

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Oozie企业级能力增强 开启Oozie HA机制 使用Share Lib工具检查Oozie依赖Jar包正确性 父主题： 使用Oozie

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Spark Streaming企业级能力增强 配置Spark Streaming对接Kafka时数据后进先出功能 配置Spark Streaming对接Kafka可靠性 配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 父主题： 使用Spark/Spark2x

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TensorFlow图像分类模板 简介 搭载TensorFlow1.8引擎，运行环境为“python2.7”，适合导入以“SavedModel”格式保存的TensorFlow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式，模式详情参见预置图像处理模式，推理时向模型输入一张“key

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修改 L实例 云主机信息 功能介绍 修改云主机信息，目前支持修改云主机名称及描述和hostname。 接口约束 云主机hostname修改后，需要重启云主机后才会生效。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v1/{project_id}/cloudservers/{server_id}

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