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算法实例 更多内容
  • 绩效算法

    操作步骤 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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  • 部署算法

    String 算法ID 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token,获取方法参见认证鉴权 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 pool_id 否 String 资源池ID,服务状态为未部署时必填

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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

    DECIMAL(支持精度为0的情况))或字符串类型(CHAR,VARCHAR)。如果使用日期函数结合hash算法,拆分键的数据类型必须是DATE / DATETIME / TIMESTAMP其中之一。 在SQL语句中对数字类型拆分键设置值时不要进行类型转换,类型转换可能造成路由计算失败后路由至默认分片,造成目标数据查询不到。

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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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  • 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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  • 训练算法

    训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称:包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过64个字符。

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  • 算法发布

    算法发布 上传算法 商品发布 父主题: 发布算法

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  • 算法优化

    算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 购买算法

    购买算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”,前往好望商城购买算法,同时商城也提供了一些免费算法,单击“免费获取算法”体验。 购买算法后前往“算法管理页面”安装算法。 父主题: 算法管理

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  • 更新算法

    参数 参数类型 描述 name String 超参名称。 param_type String 参数类型。 continuous:指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时,控制台显示为输入框。 discrete:指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参

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  • 创建算法

    入输出等数据配置在训练容器中的路径。 查看算法详情 创建完成的算法,在ModelArts Standard控制台,在“资产管理 > 算法管理 > 我的算法”页面,单击算法名称进入详情页,查看算法信息。 发布算法 发布算法:创建完成的算法,支持发布到AI Gallery,并分享给其他用户使用。

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  • 算法管理

    算法管理 算法创建 算法详情 父主题: 仿真服务

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  • 训练算法

    训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建,创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。

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  • 算法参考

    算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法(k-core) k跳算法(k-hop) 最短路径算法(Shortest Path) 全最短路算法(All Shortest Paths) 带一般过滤条件最短路径(Filtered Shortest

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  • 购买算法包并部署算法服务

    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 > 我的算法服务”中可看到已购算法包包含的算法清单。 部署算法服务 进入“我的算法服务”,单击目标算法服务“操作”列的“部署”,进入“部署算法”页面。 参考表1填写相关参数。 表1 部署算法参数说明 参数名称

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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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  • 算法公共参数

    是 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 表2 2.1.7版本新增Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 executionMode 否 String sync:同步 async:异步 默认值为“async”。 支持的算法(以下显示的均为算法实际调用时的名称):

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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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  • Louvain算法

    Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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