微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式计算框架如何 更多内容
  • Hive与其他组件的关系

    基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时,会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目,它是一个支持有向无环图的分布式计算框架,Hive使用Tez引擎进

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  • YARN应用开发简介

    YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是

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  • MapReduce与其他组件的关系

    MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统,具有高容错和高吞吐量的特性,可以部署在价格低廉的硬件上,存储应用程序的数据,适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并

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  • YARN应用开发简介

    YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是

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  • YARN应用开发简介

    YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是

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  • YARN应用开发简介

    YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统,用于提高分布式的集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改,可是

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  • MapReduce二次开发远程调试

    nsport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”,保存文件。 MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一

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  • 分布式身份

    分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题: API

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  • 分布式部署

    分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成,一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中,所有实例都运行在独立的 云服务器 上,主要包括以下实例: ABAP Central Services

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  • 分布式版

    分布式版 概述 MySQL兼容性MySQL模式 MySQL兼容性M-Compatibility模式 父主题: 与MySQL兼容性说明

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  • 分布式版

    分布式版 Oracle数据库兼容性概述 SQL的基本元素 伪列 操作符 表达式 条件 常见的SQL DDL子句 SQL查询和子查询 PL/SQL语言 系统函数 系统视图 高级包 父主题: 与Oracle兼容性说明

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  • MapReduce二次开发远程调试

    nsport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”,保存文件。 MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一

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  • MapReduce二次开发远程调试

    nsport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”,保存文件。 MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一

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  • 作业管理

    目前 MRS 集群支持在线创建如下几种类型的作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark:基于内存进行计算的分布式计算框架,MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark SQL作业。

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  • CDM有哪些优势?

    CDM 有哪些优势? 云数据迁移 (Cloud Data Migration,简称CDM)服务基于分布式计算框架,利用并行化处理技术,使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备 服务器 资源,安装配置必要的软件并进行配置,等待时间长。

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  • MapReduce二次开发远程调试

    nsport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=8000”,保存文件。 MapReduce为分布式计算框架,Map/Reduce任务启动所在的节点存在不确定性,建议将集群内NodeManager实例只保留一个运行,其他全部停止,以保证任务一

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  • PERF05-04 大数据场景资源优化

    法: 分布式存储:使用分布式存储系统,如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等,将数据分散存储在多个节点上,以提高数据的可靠性和可扩展性。 数据压缩:对于大量的数据,可以采用压缩算法进行压缩,以减少数据的存储空间和传输带宽。 并行计算:使用并行计算框架,如Apache

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  • CDM有哪些优势?

    CDM有哪些优势? 云数据迁移(Cloud Data Migration,简称CDM)服务基于分布式计算框架,利用并行化处理技术,使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备服务器资源,安装配置必要的软件并进行配置,等待时间长。

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  • MRS集群类型介绍

    Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态,采用YARN管理集群资源,提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算,SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件,进行海量数据分析与查询。 Hadoop、Hive、Spar

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  • 分布式消息(Kafka)

    分布式消息(Kafka) 分布式消息(Kafka)连接器包含“Topic列表”、“发送数据”、“指定分区发送”三个执行动作和“消费消息”一个触发事件。 连接参数 创建分布式(Kafka)连接时连接参数说明如表1所示。如果需要连接的Kafka配置了IP地址白名单限制,则需要放通 集成工作台 公网出口访问地址“124

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  • 分布式模型训练

    分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 父主题:

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