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。

 
 

    python分布式任务 更多内容
  • Python SDK概述

    Python版本建议使用2.7.10和3.4.0以上版本,需要配置Visual C++编译环境Visual C++ build tools 或者 Visual Studio。 关于Python开发环境的配置请参考Python SDK环境配置。 DLI Python SDK依赖第三方库包括:urllib3

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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于 MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中,应用程序必须保持文字内容(jar文件或配置文件)不变。而这些内容并非基于当前版本的YARN,而是要基于其提交时的版本。这是

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  • 添加Python包后,找不到指定的Python环境

    添加Python包后,找不到指定的Python环境 添加Python3包后,找不到指定的Python环境。 可以通过在conf文件中,设置spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3,指定计算集群环境为Python3环境。 目前,新

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  • Python-binary-memcached客户端连接Memcached(Python)

    弹性云服务器 已安装好Python,建议为2.7.6或更高版本。 已获取python-binary-memcached-x.y.z.zip依赖包。 其中x.y.z为依赖包的版本号,建议获取最新版本。 Python-binary-memcached客户端连接Memcached 登录分布式缓存服务管理控制台。

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  • MRS 3.1.0版本的集群,Spark任务支持哪些python版本?

    MRS 3.1.0版本的集群,Spark任务支持哪些python版本? 问: MRS 3.1.0版本的集群,Spark任务支持哪些python版本? 答: MRS 3.1.0版本的集群,Spark任务建议使用python2.7或3.x版本。 父主题: 产品咨询类

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  • 分布式事务

    Server在开启分布式事务的时候已经启动MSDTC,其他 服务器 请参考设置 远程服务器 MSDTC(分布式事务处理协调器)进行启动。 更多介绍请参见Microsoft SQL Server官网MS DTC 分布式事务介绍。 使用限制 新实例默认开启分布式事务。 只读实例不支持分布式事务。 分布式事务功能一旦开启,将不允许关闭。

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  • 在Lite资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练

    本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练任务,训练任务默认使用Volcano job形式下发到Lite资源池集群。 约束与限制 该功能只支持贵阳一区域,如果要在其他区域使用请联系技术支持。 ModelArts

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  • 分段上传-列举分段上传任务(Python SDK)

    分段上传-列举分段上传任务(Python SDK) 功能说明 列举指定桶中所有的初始化后还未合并或还未取消的分段上传任务。 通过列举桶中的多段上传任务,您可以获得已初始化多段上传任务的列表,已初始化多段上传任务是指初始化后还未合并以及未取消的多段上传任务。每个请求将返回最多100

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  • 数据分布式存储

    数据分布式存储 DWS采用水平分表的方式,将业务数据表的元组分散存储到各个节点内,该优势在于,查询中通过查询条件过滤不必要的数据,快速定位到数据存储位置,可极大提升数据库性能。 水平分表方式将一个数据表内的数据,按合适分布策略分散存储在多个节点内,DWS支持如表1所示的数据分布策略。用户可在CREATE

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  • 设置分布式缓存

    展开“高级设置 > 分布式缓存”。 单击“绑定分布式缓存”。 选择环境下已绑定的分布式缓存实例。 如果环境下未绑定分布式缓存实例,单击“去所选的环境里添加”,在环境编辑页面,单击“新增可选资源”,为该环境添加已创建的分布式缓存(D CS )资源。 如果选择的分布式缓存实例访问方式为密

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  • 分布式身份(公测)

    分布式身份(公测) 概述 分布式身份(DID)管理 可验证凭证(VC)管理 父主题: 区块链 中间件接口

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  • Python和Spark开发平台

    Python和Spark开发平台 创建特征工程 数据采样 列筛选 数据准备 特征操作 Notebook开发 全量数据应用 发布服务 父主题: 特征工程

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  • Spark Python API接口介绍

    numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K, (Iterable[V], Iterable[W]))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cartesian(other)

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  • 创建桶(Python SDK)

    设在桶上,所有人可以获取该桶内对象列表、桶内多段任务、桶的元数据、桶的多版本。 设在对象上,所有人可以获取该对象内容和元数据。 PUBLIC_READ_WRITE 公共读写。 设在桶上,所有人可以获取该桶内对象列表、桶内多段任务、桶的元数据、桶的多版本、上传对象、删除对象、初始化段任务、上传段、合并段、拷贝段、取消多段上传任务。

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  • 删除桶(Python SDK)

    您可以使用列举桶内对象和列举多段上传任务来确认桶是否为空。 关于删除桶的API说明,请参见删除桶。 更多关于删除桶的示例代码,请参见Github示例。 删除桶过程中返回的错误码含义、问题原因及处理措施可参考OBS错误码。 删除桶常见问题请参见删除桶失败。 父主题: 桶相关接口(Python SDK)

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  • 其他接口(Python SDK)

    其他接口(Python SDK) 生成带授权信息的URL(Python SDK) 生成带授权信息的表单上传参数(Python SDK) 服务端加密(Python SDK) 静态网站托管(Python SDK) 自定义头域(Python SDK)

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  • Spark Python API接口介绍

    numPartitions为并发的任务数。 cogroup(other, numPartitions) 将当有两个key-value对的dataset(K,V)和(K,W),返回的是(K, (Iterable[V], Iterable[W]))的dataset,numPartitions为并发的任务数。 cartesian(other)

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  • MRS是否支持Python代码?

    MRS是否支持Python代码? MapReduce服务 中的样例工程和应用开发没有区别,两者都可以选择。 MRS服务支持Python代码,部分提供了Python样例代码的组件样例工程可参考《开发指南》对应章节。 父主题: 大数据业务开发

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  • Python开发环境配置

    Python开发环境配置 使用 图像搜索 Python版本SDK包,需要您配置Python开发环境,步骤如下: 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本,如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。

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  • Python开发环境配置

    Python开发环境配置 使用图像识别Python版本SDK包,需要您配置Python开发环境。 从Python官网下载并安装合适的Python版本。请使用Python3.3以上版本,如下以Python3.7 版本为例进行说明。 从PyCharm官网下载并安装最新版本。 在PyC

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  • Python开发环境配置

    Studio。 操作步骤 从Python官网下载并安装Python版本。 根据Python官方指导安装Python版本。 检验是否配置成功,运行cmd ,输入 python。运行结果,请参见图1,显示版本信息,则说明安装和配置成功。 图1 检验配置是否成功 python安装应用包时出现错误类似错误“error:

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