多端口扫描批处理 更多内容
  • HIVE优化

    优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长,消耗的资源比较多,主要的调优和设计推荐如下: 尽量使用ORC File, 配上合适的压缩算法, 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高,但压缩解压时间比Snappy长,消耗资源比如Snappy。Snap

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  • 批量执行NGS分析

    yaml -i %%a echo/ ) pause 图2 批处理文件说明 如果执行NGS批量任务时需要变更不同的原始数据、参考基因序列、测序平台、文件前缀等,请参考上述批处理文件示例,将需要变更的数据补充完整。 .bat批处理文件需要和命令行工具放在同一路径下,同时,命令行工具需为登录状态。

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  • 新建作业

    ”,且长度为1~128个字符。 作业类型 选择作业的类型。 批处理作业:按调度计划定期处理批量数据,主要用于实时性要求低的场景。批作业是由一个或多个节点组成的流水线,以流水线作为一个整体被调度。被调度触发后,任务执行一段时间必须结束,即任务不能无限时间持续运行。 批处理作业可以配置作业级别的调度任务,即以

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  • DataArts Studio支持的数据源

    华为云 DLI 是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态,实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值。 MapReduce服务 MRS HBase) HBas

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  • java样例代码

    。 控制台操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。API操作请参考《 数据湖 探索API参考》>《创建批处理作业》。 创建Spark作业完成后,在控制台单击右上角“执行”提交作业,页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功,可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。

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  • 历史API

    历史API 委托相关API(废弃) 分组资源相关API(废弃) Spark批处理相关API(废弃) SQL作业相关API(废弃) 资源相关API(废弃) 权限相关API(废弃) 队列相关API(废弃) 跨源认证相关API(废弃) 增强型跨源连接相关API(废弃) 模板相关API(废弃)

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  • 权限角色

    查询权限点信息(API名称:findFuncPrivByFuncPrivNo) 按角色查询权限(API名称:findFuncByRoleNo) 角色批处理(API名称:batchRole) 角色权限点配置(API名称:grantRoleFuncPriv) 查询角色列表分页(API名称:findPagedRoleList)

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  • 天任务依赖分钟任务

    间隔1分钟) 在数据开发主界面的左侧导航栏,选择“数据开发 > 作业开发”。 在作业目录中,右键单击目录名称,选择“新建作业”,创建一个批处理的Pipeline作业,分钟作业的名称为job_3417_kk01。 进入作业画布界面后,选择MRS Spark作业算子,配置算子相关参数,配置指导请参见MRS

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  • 竞享实例的优势

    5折,保障期内被系统回收可免除部分费用 灵活便捷 随租随用,秒速提升性能,支持设置时长,到期后自动释放 规模运行 支持超大规模工作负载,支撑企业快速完成批处理任务 【竞享实例购买入口】https://activity.huaweicloud.com/ceci.html

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  • Flink作业引擎概述

    Flink作业运维能力增强,包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算,毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算,分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置,过滤无效数据。 读取HDFS数据时,提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级

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  • Flink作业引擎概述

    Flink作业运维能力增强,包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算,毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算,分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置,过滤无效数据。 读取HDFS数据时,提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级

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  • 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel)

    创建单机卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上

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  • Impala

    pala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充,Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下:

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  • 运维概览

    系统会统计已提交的所有作业节点数,含实时作业和批处理作业。 实例运行时长top100 通过时间和责任人筛选出我的或者全部责任人的实例运行时长top100的数据。 单击作业名称,可以跳转到实例监控界面,查看作业运行的详细信息。 系统默认展示一个月的批处理作业实例运行时长数据。 实例运行失败top100

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  • PERF05-01 设计优化

    (),以便调用一次取得所有信息,减少交互次数。 批处理 把经常性的服务请求合并到一起,节省请求的初始化、传输、终止的处理开销。当请求的任务初始化、传输、终止的开销较大时,系统的额外开销可能超过真正的处理时间。通过将请求合并为批处理,开销处理为一批请求所分摊,不再是单独分别执行一次

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  • 添加网站安全监测任务

    Web常规漏洞扫描(包括XSS、SQL注入等30多种常见漏洞) 提供了常规的30多种常见漏洞的扫描,如XSS、SQL等漏洞的扫描。默认为开启状态,不支持关闭。 端口扫描 检测主机打开的所有端口。 弱密码扫描 对网站的弱密码进行扫描检测。 CVE漏洞扫描 CVE,即公共暴露漏洞库。漏洞管理服务可以快速更新漏洞规则,扫描最新漏洞。

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  • 漏洞管理简介

    表2 网站漏洞检测项说明 检测项 说明 Web常规漏洞扫描 默认必选扫描项。扫描常规的30+种Web漏洞,包括XSS、SQL等网站漏洞。 端口扫描 (可选)扫描 服务器端口 的开放状态,检测出容易被黑客发现的“入侵通道”。 弱密码扫描 (可选)扫描网站的弱密码漏洞。 全方位的OS连接,

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  • 使用Kafka触发器

    VPC访问请参见配置网络。 Kafka触发器当前支持选择多个Topic主题,从而避免Topic过多导致创建的触发器数量被限制。 图2 支持Topic选择 配置Kafka事件触发函数。 返回 函数工作流 控制台,在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 选择待配置的函数,单击进入函数详情页。

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  • 批作业监控

    系统自动生成一个补数据的任务名称,允许修改。 作业名称 显示需要补数据的作业名称。 调度时间方式 单段连续业务日期 补数据的时间是连续的业务日期时间段。 段离散业务日期 补数据的时间是不连续的离散的业务日期时间段。 业务日期 当“调度时间方式”选择为“单段连续业务日期”: 选择需要补数据的时间

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  • 使用Hue提交Oozie作业

    使用Hue提交Oozie Distcp作业 使用Hue提交Oozie SSH作业 使用Hue提交Coordinator定时调度作业 使用Hue提交Bundle批处理作业 在Hue界面中查询Oozie作业结果 配置Oozie节点间用户互信 父主题: 使用Oozie

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  • CloudTable数据进行删除,导致索引表和数据表不对应查询异常处理办法?

    的问题,项目运行中,还有许多链接超时的情况。 分析原因 删除数据后,导致索引表和数据表不对应,导致异常。 处理方法 短期:通过离线流进行批处理,在第二天补数据。 长期。 lemon特性暂不支持数据删除操作,删除后会出现表数据不对应查询异常,去掉数据表TTL老化。 针对CBC数据老化场景看是否可以去掉TTL增强索引。

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