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实现join 更多内容
  • 算子实现

    如下所示,一个算子的实现函数中包含了输入张量的形状,数据类型,算子属性,内核名称,以及相应的编译、打印等配置。该函数会被插件代码调用,在离线模型生成器进行模型转换时执行。其中:shape:输入张量的形状,若算子有多个输入,且每个输入的shape不同,则此处需定义多个shape用于后续对每个输入张量占位,若多个输入张量的shape相同,则可

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  • 实现VPC功能

    关于抠图、缩放、叠加、上偏移、下偏移、左偏移、右偏移等概念,请参见VPC功能。关键参数设置如下:抠图区域宽高跟输入图片的真实宽高相同,抠图区域各偏移值的设置如下:左偏移leftOffset=0上偏移upOffset=0右偏移rightOffset - 左偏移leftOffset+1=输入图片真实宽下偏移downOffset - 上偏移up

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  • 实现AR导航

    实现AR导航 概述 开发指导 注意事项 父主题: WebARSDK使用手册

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  • 实现Operator

    实现Operator 定义API 实现Controller 生成代码和资源描述文件 父主题: 开发Operator

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  • Controller实现

    Controller实现 修改controllers/hwfka_controller.go文件为如下内容: func (r *HwfkaReconciler) Reconcile(ctx context.Context, req ctrl.Request) (ctrl.Result

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  • 插件代码实现

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 实现VPC功能

    关于抠图、缩放、叠加、上偏移、下偏移、左偏移、右偏移等概念,请参见VPC功能。关键参数设置如下:抠图区域宽高跟输入图片的真实宽高相同,抠图区域各偏移值的设置如下:左偏移leftOffset=0上偏移upOffset=0右偏移rightOffset - 左偏移leftOffset+1=输入图片真实宽下偏移downOffset - 上偏移up

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  • 实现VENC功能

    若需要将多张图片编码成一个视频,则调用一次CreateVenc接口创建实例后,必须使用同一个实例调用RunVenc接口进行视频编码,最后再调用一次DestroyVenc接口释放实例。本调用示例是调用VENC接口将yuv图片编码成h265或者h264格式的码流。

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  • 实现PNGD功能

    使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小,由用户指定输出内存,由用户自行释放内存,调用示例如下 。

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  • 实现Controller

    e()方法。需要在Reconcile()方法中实现协调逻辑,创建Service、StatefulSet等资源,并更新应用实例状态,实现的过程中,可以参考: 查询资源:控制器使用controller-runtime库中的Client实现对Kubernetes资源的增查改删,示例代码参见:example_test

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  • 查找所有实现

    查找所有实现 您可以在代码编辑器中右键单击所选符号,然后选择上下文菜单中的“快速查看”>“查看实现”(或按下 “Ctrl+Alt+B”(IDEA快捷键)),来查看该符号的实现。 父主题: 代码浏览

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  • 典型应用

    数据库RDS中,模式灵活的业务存储在DDS中,高热数据存储在GeminiDB Redis里,实现对业务数据高效存取,降低存储数据的投入成本。 优势: 支持内嵌文档:内嵌文档可以避免join的使用,降低应用开发的复杂性,灵活的schema支持,方便快速开发迭代。 轻松应对数据峰值压

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  • Spark应用开发简介

    窄依赖对优化很有利。逻辑上,每个RDD的算子都是一个fork/join(此join非上文的join算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork到每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现,是很不经济的:一是每一个RDD(即使是中间结

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  • Spark应用开发简介

    窄依赖对优化很有利。逻辑上,每个RDD的算子都是一个fork/join(此join非上文的join算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork到每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现,是很不经济的:一是每一个RDD(即使是中间结

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  • Spark应用开发简介

    窄依赖对优化很有利。逻辑上,每个RDD的算子都是一个fork/join(此join非上文的join算子,而是指同步多个并行任务的barrier):把计算fork到每个分区,算完后join,然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现,是很不经济的:一是每一个RDD(即使是中间结

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  • 案例:增加JOIN列非空条件

    执行计划如图1所示。 图1 增加JOIN列非空条件(一) 优化后 分析执行计划图1可知,在顺序扫描阶段耗时较多。 多表JOIN中,由于表PS.SDR_WEB_BSCRNC_1DAY的JOIN列“BSCRNC_ID”存在大量空值,JOIN性能差。 建议在语句中手动添加JOIN列的非空判断,修改后的语句如下所示。

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  • 案例:增加JOIN列非空条件

    案例:增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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  • 案例:增加JOIN列非空条件

    案例:增加JOIN列非空条件 1 SELECT * FROM join_a a JOIN join_b b ON a.b = b.b; 执行计划如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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  • Impala

    pala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架,例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下: 支持Hive查询语言(HQL)中大多数的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函数。 HDF

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题: MapReduce开发指南

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  • MapReduce接口介绍

    MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题: MapReduce应用开发常见问题

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