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

 
 

    并行数据处理框架mapreduce 更多内容
  • 并行仿真

    并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表,直观形象。

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  • 并行查询简介

    并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB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询时间。并行查询的性

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  • 并行查询(PQ)

    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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  • 并行处理

    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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  • Flink性能优化

    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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  • 应用场景

    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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  • 数据治理框架

    数据治理 框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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  • 数据治理框架

    数据治理框架 数据治理框架制定如下: 图1 数据治理框架 父主题: 数据治理框架

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  • 语言和框架支持

    语言和框架支持 CodeArts IDE内置了强大的Java语言支持和编码辅助功能。此外,它还为JavaScript和TypeScript的Web开发提供了丰富的内置支持,为HTML、 CSS 、S CS S和JSON等Web技术也提供了出色的工具支持。

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  • 服务开发框架详解

    服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题: AstroPro学堂

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  • CMF 云迁移框架

    CMF 云迁移框架 云迁移框架(Cloud Migration Framework,以下简称CMF)是站在客户视角的上云迁移方法论,它来源于华为云的经验和大型企业上云的优秀实践,为企业上云提供完整的上云指导。企业上云的整体思路是,先整体规划,然后小范围试点,最后再大规模上云。按照

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  • 步骤2:框架配置

    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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  • 执行框架转换

    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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  • 搭建ThinkPHP框架

    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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  • 并行处理

    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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  • 并行查询简介

    并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB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询时间。并行查询的性

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  • 开启并行查询

    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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  • 时序数据处理

    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

    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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  • 数据处理(OT应用)

    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

    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 CSV文件输入

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