Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：

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Flink性能优化 概述 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于H

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搭建ThinkPHP框架 简介 ThinkPHP遵循Apache2开源许可协议发布，是一个免费、开源、快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架，是为了敏捷WEB应用开发和简化企业应用开发而诞生。本文介绍如何在华为云上使用CentOS 7.2操作系统的实例搭建ThinkPHP框架。 前提条件

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执行框架转换 应用场景 针对企业中使用Dubbo等其他API框架的存量服务，AstroPro支持将代码统一转换为Spring MVC + OpenAPI的主流框架。转换后的框架将统一化，这有助于简化技术栈，降低技术多样性带来的复杂性，同时提高开发和运维团队的效率。 框架转换为Astro

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步骤2：框架配置 框架配置和基本配置一样，需要您根据实际情况进行勾选配置，不同的配置会呈现不同的效果。 是否启用模板，默认不启用，如需启用，在下拉框中选择已创建的模板。创建模板具体操作请参考创建架构模板。 选择模板后，模板配置将自动带入包括“框架配置”和“生成策略”。 选择参考框架。

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Groupings进行连接的有向无环图（DAG）。Topology里面的每一个Component（Spout/Bolt）节点都是并行运行的。在Topology里面， 可以指定每个节点的并行度，Storm则会在集群里面分配相应的Task来同时计算，以增强系统的处理能力。 图2 Topology St

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按时老化存储在系统中的用户数据。 根据用户配置，将用户数据存储到 对象存储服务 （Object Storage Service，简称OBS）、MapReduce服务（MapReduce Service,简称 MRS ）、 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）、 数据湖探索 （Data

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CS V文件输入

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Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark

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时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列，缺失时间填充即根据已知的时间信息，补充缺失的时间。缺失时间填充完成后，其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单，进行空值填充。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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并行查询（PQ） 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题： 常见内核功能

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并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 GaussDB (for MySQL)支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查

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关于并行导入 INSERT（通过INSERT语句直接写入数据）和COPY（使用COPY FROM STDIN导入数据）方式执行数据导入时，是一个串行执行的过程，导入性能低，因此适用于小数据量的导入。对于大数据量的导入，GaussDB支持通过外表并行导入数据到集群。外表的并行导入需

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时，新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围：0-4294967295 默认值：64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时，使用该值。

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卓越架构技术框架简介 卓越架构技术框架（Well-Architected Framework）聚焦客户业务上云后的关键问题的设计指导和最佳实践。 以华为公司和业界最佳实践为基础，以韧性、安全性、性能效率、成本优化与卓越运营五个架构关注点为支柱，打造领先的卓越架构技术框架，支撑客户完

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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