并行文件系统 并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（HPC）工作负载。

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从OBS并行导入数据 关于OBS并行导入 从OBS导入 CS V、TXT数据 从OBS导入ORC、CARBONDATA数据 父主题： 导入数据

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并行文件系统 并行文件系统挂载后，为何显示256T？ 文件列表是否支持排序？

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逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B

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比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较：between between适用于值在一个特定的范围内，如：value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内。

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数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

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日期、时间函数及运算符 日期时间运算符 运算符 示例 结果 + date '2012-08-08' + interval '2' day 2012-08-10 + time '01:00' + interval '3' hour 04:00:00.000 + timestamp '2012-08-08

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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型 云服务器 时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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支持多种数据类型，包括：整型数据、字符型数据、浮点型数据、时间型数据等。 支持算术表达式计算（+、-、*、%、/、|、&），条件表达式运算（<、<=、>、>=、<>、between/and、In等），逻辑运算（or、and、not等），一般函数（字符函数、整型函数、时间函数等），聚合函数（count/sum/avg/min/max）等等。

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size会影响流水线并行中设备的计算效率。 c. 切分策略：DP、TP、PP DP：data parallel 数据并行（data parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数，但在每个进程上或模型并行组中处理不同

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为 服务器 的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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'true' : 表示挂载OBS需要创建obssidecar容器。 挂载obs并行文件系统时，obssidecar容器需预留一定内存以保障业务可靠性，防止容器因资源不足异常退出。当业务容器挂载单个obs并行文件系统时，CPU和内存规格建议配置如下： "obssidecar-injector-webhook/cpu":

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eepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。Accel

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调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数，即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。

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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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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

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怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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