s坐标系地图，地图支持打点，绘制轨迹，配置弹框，和大屏其他数据联动等。通过Argis井下地图可以快速开发地图场景的业务应用。 组件资产 资产 说明 大屏Demo 大屏Demo，开箱即用的大屏样例，需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。 移动端签名 移动端签名提供两个

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应用资产 ISDP+智能安监 ISDP+场景任务管理 ISDP+问题管理 ISDP+认证管理 ISDP+权限同步 大屏数据处理应用模板 操作日志 系统参数初始化 审批流管理 煤矿3D模型应用 GIS 3D应用 图片视频采集 AI资产 iframe资产 父主题： 资产说明

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求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark

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求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark

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综合分配率（综合分配率达90%），弹性调度、训练和推理融合调度，大幅度缩减资源发放时间（资源发放<30分钟）。 大模型赋能 盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理。自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、

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据服务，创建时空信息相关的应用。如图1所示，MapDS具有地图相关数据接入、数据处理和数据调用三大能力，并最终通过数据调用对外进行服务。 数据接入用于在获取各类型地图原始数据后进行上云和导入。 数据处理用于对各类型地图原始数据进行加工，使之符合最终用户使用要求，如对卫星遥感影像数据进行加工，最终形成影像栅格数据。

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Flink-on-YARN 模式的作业日志输出路径通常是 **$HADOOP_HOME/logs/userlogs/<APPLICATION_ID>/<CONTAINER_ID>/**。这里的 $HADOOP_HOME 是Hadoop的安装目录，<APPLICATION_ID>和<CONTAINER_ID>

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MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在

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er的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce

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此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site

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er的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce

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per上建立了active的节点/hadoop-ha/hacluster/ActiveStandbyElectorLock。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的s

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per上建立了active的节点/hadoop-ha/hacluster/ActiveStandbyElectorLock。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的s

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Clickhouse） 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，最核心的特点是极致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优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 当前

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此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site

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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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盘模式挂载磁盘。磁盘标识为wwn号。 适用场景 大规模并行处理 (MPP) 数据仓库 MapReduce和Hadoop分布式计算 分布式文件系统 网络文件系统、日志或数据处理应用 规格 表2 M7型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps）

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。这种数据的转换链记录就是数据集的溯源。由于并行程序，通常是对一个大数据集应用相同的计算过程，因此之前提到的粗粒度的更新限制并没有想象中的大。事实上，Spark论文中阐述了RDD完全可以作为多种不同计算框架，例如MapReduce，Pregel等的编程模型。并且，Spark同时提

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使用Hadoop客户端删除OBS上数据时报.Trash目录没有权限错误 问题描述 执行hadoop fs -rm obs://<obs_path>出现如下报错： exception [java.nio.file.AccessDeniedException: user/root/.Trash/Current/:

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分析集群：用于离线数据分析场景，对海量数据进分析处理，形成结果数据，主要包含Hadoop、Spark、HBase、Hive、Flink、Oozie、Tez等数据分析类组件。 流式集群：用于流式数据处理任务，对实时数据源进行快速分析，主要包含Kafka、Flume等流式数据处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务的集群。

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exec.max.dynamic.partitions = XXX;命令调大“hive.exec.max.dynamic.partitions”参数值。 SparkSQL中需要设置“spark.hadoop.hive.exec.max.dynamic.partitions”参数。

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