分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间后

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间后

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配置并行处理算子 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 表1 并行处理算子 参数 说明 失败策略 当并行分支中存在失败情况时，配置API工作流的失败策略。 任一分支失败则终止：表示当并行分支中存在失败情况时，则此API工作流置为失败状态，不再继续执行。 分支失败

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行第一个满足条件的分支。 条件分支算子和表达式的配置方法，详见配置条件分支算子。 并行处理 非必选 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 并行处理算子的配置方法，详见配置并行处理算子。 输出处理 必选 输出处理算子负责对API工作流的执行结果进行错误码映射、结果

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采取共享资源的设计，通过协作减少争用延时从而改善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处理冲突负载，从而分散负载：将资源划分为成一些相对独立的小资

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立

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API下，并在条件分支下挂载并行处理算子和零售商信息RetailerInformation API两个分支。其中零售商信息RetailerInformation普通API的节点编码为NormalApi_de62d。 单击画布上的条件分支算子打开配置面板，配置条件分支算子： 并行处理分支的条件类型

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编排API 编排API简介 配置入口API算子 配置条件分支算子 配置并行处理算子 配置输出处理算子 API编排典型配置 父主题： 开发数据服务API

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处理器 分支判断 并行处理 延时 EDI处理 变量赋值 排序 数据转换 数据拆分 数据筛选 脚本处理 日志采集 数据映射 循环处理 异常监控 终止 对称加解密 非对称加解密

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处理器 分支判断 并行处理 延时 EDI处理 变量赋值 变量修改 排序 数据转换 数据拆分 数据筛选 脚本处理 日志采集 数据映射 循环处理 异常监控 终止 对称加解密 非对称加解密

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的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表

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Processing，简称OLAP），是 GaussDB (DWS)集群的主要工作方式，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 大规模并行处理 大规模并行处理（Massive Parallel Processing，简称MPP，也可称为无共享架构），是指在GaussDB(DWS)集群的

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询 数据仓库 的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能 集群创建：在C

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使用须知 M3型弹性云服务器没有IB网卡和SSD卡。 M3型弹性云服务器支持同类型云服务器之间的规格变更。 适用场景 高性能数据库 内存数据库 分布式内存缓存 数据分析和挖掘 Hadoop/Spark集群以及其他企业应用程序 规格 表7 M3型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU

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易于使用：您可以在几秒钟内创建DIS数据通道，轻松地将数据放入通道中，并构建用于数据处理的应用程序。 成本低廉：DIS没有前期成本，您只需要为实际使用的资源付费即可。 并行处理：DIS可让您用多个应用程序同时处理同一个数据通道。例如，您可以让一个应用程序运行实时分析，让其他应用程序从同一个DIS数据通道中将数据发送至 对象存储服务 （Object

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单击“下一步：确认配置”，确认参数并完成弹性云服务器的购买。 购买后，您可以通过查询云服务器详情中的“cpu_options”参数查询超线程状态。 开启/关闭超线程（变更规格时） 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“”，选择“计算 > 弹性云服务器”。 在弹性云服务器列表，单击待变更的弹性云服务器“操作”列下的“更多

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运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。 工作原理 云数据库GaussDB(for MySQL)采用计算与存储分离的

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运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。 架构 云数据库GaussDB(for MySQL)采用计算与存储分离的架构

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MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独

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MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把输入的数据集切分为若干独立

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高全局索引效率，同时，对于索引查询会要求更多的内存。 扫描线程数量：扫描仪（Scanner）线程控制每个任务中并行处理的数据块的数量。通过增加扫描仪线程数，可增加并行处理的数据块的数量，从而提高性能。可使用“carbon.properties”文件中的“carbon.number

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