MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce聚类算法 更多内容
  • 绩效算法

    以租户管理员角色登录客户服务云,进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”,选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”,新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称:自定义,不超过100字符。 算法方程式:通过插入变量,构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-”、“%”、“*”、“/”、“

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  • 算法管理

    算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题: 训练服务

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  • 算法详情

    算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”,可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时,如果关联了算法配置,则在算法详情页,会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息,在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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  • 部署算法

    "common" } } 响应示例 状态码: 200 部署算法响应体 { "alg_name" : "入侵检测" } 状态码 状态码 描述 200 部署算法响应体 400 请求错误 500 内部错误 父主题: 算法中心

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  • 算法API

    算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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  • HASH算法

    当计算路由结果时,计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余,根据计算结果落到某个范围进行路由(大小写敏感)。 算法计算方式 方式一:拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) % 102400 分表路由结果 =

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  • 算法API参数参考

    算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法(1.0.0) personalrank算法(1.0.0) k核算法(kcore)(1.0.0) k跳算法(k_hop)(1.0.0) 共同邻居(common_neighbors)(1.0.0) 点集共同邻居(common_n

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  • Node2vec算法

    Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法,把网络中的节点映射到欧式空间,用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步,带有BFS和DFS的混合,回退概率正比于1/P,前进概率正比于1

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  • 执行算法

    执行算法 功能介绍 根据输入参数,执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 发布免费算法

    发布免费算法 在AI Gallery中,您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时,算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况,这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功,则代码开放会失败。

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  • 算法公共参数

    detection),具体格式请见filters元素格式。 支持的算法: filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数,执行指定算法,查询算法结果(根据算法请求返回的job_id,调用查询job_id接口获取算法结果)。 状态码: 200 成功响应示例 { "data":

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  • MapReduce

    MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题: 组件介绍

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  • 创建向量索引

    PQ”的索引算法,则需要对中心点向量进行预构建和注册。 在向量索引加速算法中,“IVF_GRAPH”和“IVF_GRAPH_PQ”适用于超大规模场景。这两种算法需要通过对子空间的切割缩小查询范围,子空间的划分通常采用聚类或者随机采样的方式。在预构建之前,需要通过聚类或者随机采样得

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  • 创建向量索引

    PQ”的索引算法,则需要对中心点向量进行预构建和注册。 在向量索引加速算法中,“IVF_GRAPH”和“IVF_GRAPH_PQ”适用于超大规模场景。这两种算法需要通过对子空间的切割缩小查询范围,子空间的划分通常采用聚类或者随机采样的方式。在预构建之前,需要通过聚类或者随机采样得

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  • 配置算法参数

    在创建视觉服务的作业时,系统已经定义好了算法模板的结构和配置项,您需要根据实际需求输入具体的值。园区智能体服务提供了工具用于生成检测区域字符串,详细指导请参见如何生成检测区域字符串。过线人流量统计周期:统计设定时间周期内的人流量结果,单位为秒。取值范围为(0, 86400],默认值为2s。区域人流量统计周期:统计当前时刻的区域人流量结果,

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  • 管理算法

    管理算法 申请商用签名 查看/下架商品 修改/删除商品 升级商品版本 手动授权License 申请严选 父主题: 商品管理

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  • 算法包介绍

    算法包介绍 本章节介绍目前园区智能体服务提供的视觉能力算法包和包含的算法服务。 边缘算法视觉能力包 边缘算法视觉能力包适用场景:算法模型下发到边缘节点的客户设备中,在客户设备中执行算法分析任务,视频流数据不需要提供到华为云上。 当前提供的边缘算法视觉能力包有边缘交通智能分析算法

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  • 算法包介绍

    康。 云上算法视觉能力包 云上算法视觉能力包适用场景:视频流数据需要上传到华为云,在华为云上进行算法分析。 当前提供的云上算法视觉能力包有云上专业类算法包和云上通用类算法包,每个算法包中包含的算法服务如下面表格所示。 表3 视觉能力包-云上专业类算法包 序号 包含的算法服务 算法场景

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  • 购买算法包

    购买算法算法包说明 视频智能分析服务支持按算法包购买,您可以根据业务需求选择购买使用不同的算法包,算法包包含了若干算法。具体的算法包说明请参见算法包介绍。 如何购买算法包 登录视频智能分析服务管理控制台,进入“总览”页面,单击“购买平台算法包”。 或者在“算法中心 > 算法服务

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  • 购买算法包

    付页面完成付款,付款成功后即完成套餐包的购买。 购买成功后,在“算法中心 > 算法服务包”中可看到该算法包已购买的路数,在“算法中心 > 算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 父主题: 使用云上入侵检测算法

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  • PersonalRank算法

    PersonalRank算法 概述 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想,利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是,为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户

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