使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

查看更多 →

是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。请参考10.3-获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 commands 是 String 该自定义操作集

查看更多 →

标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系

查看更多 →

k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project

查看更多 →

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。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 请求Body参数

查看更多 →

k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

查看更多 →

类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 job_id 是 String 响应结果中的算法任务Job ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 exportPath

查看更多 →

执行DSL算法 功能介绍 提供灵活的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法说明。 DSL算法执行结束后，用户需使用HyG算法结果转存API将DSL执行结果转存到OBS上。转存之后，您可以通过stdout等文件查看算法结果，由于HyG图是分布式的，结果文件可能有多个，对应不同分区的结果。

查看更多 →

AOM查看日志。 系统日志：边缘节点上IEF软件运行产生的日志。 应用日志：边缘节点上部署的应用产生的日志，例如：算法作业运行产生的日志。 图1 打开系统日志开关 图2 打开应用日志开关

查看更多 →

ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具，开发算法模型。 当前仅支持TensorFlow和Caffe引擎开发的算法模型，且您开发的模型需保存为“.pb”或“.caffemodel”格式。然后再使用导入（转换）模

查看更多 →

topicrank算法（topicrank） louvain算法（louvain） Bigclam算法（bigclam） Cesna算法（cesna） infomap算法（infomap） 标签传播算法（label_propagation） 子图匹配算法（subgraph matching）

查看更多 →

personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数)，取值范围为（0,1），默认值为0.85。 convergence 否 Double

查看更多 →

停止算法部署 功能介绍 停止算法部署 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/algorithm/{alg_id}/deploy/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法参见获取项目ID和名称

查看更多 →

算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台，算法文件包需要满足一定要求，请详细阅读本节，有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选）

查看更多 →

聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动

查看更多 →

上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。

查看更多 →

部署算法服务 查看算法服务清单 购买算法服务包后，可在“算法中心 > 算法服务”中查看当前可以使用的算法服务清单。 算法服务按场景和来源可分为华为自研云上算法、华为自研边缘算法、非华为自研云上算法和非华为自研边缘算法。其中华为自研云上算法购买后可直接用于视频分析作业，无需手动部署。

查看更多 →

开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

查看更多 →

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

查看更多 →

AOM查看日志。 系统日志：边缘节点上IEF软件运行产生的日志。 应用日志：边缘节点上部署的应用产生的日志，例如：算法作业运行产生的日志。 图1 打开系统日志开关 图2 打开应用日志开关

查看更多 →

发布算法工程服务 如果当前算法工程操作流处理效果比较好，可以得到比较优质的训练数据，可以将当前的算法工程发布成服务。支持复用此服务对其他数据进行相同的特征操作。 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面右上角的图标。 在弹出的“Publish”框内，设置服务名称“Service

查看更多 →