ontextPath+固定部分构成。无论采用哪种方式，serviceUrl 的值请确保与云客服提供的请求的地址保持一致。 thirdUserToken True 企业原生的校验信息，与企业认证验证接口中的Token一致。 tenantSpaceId True 租间ID，请在“配置中心

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核心代码简析 引入所需的JS框架，在以下提供的样例中需要引入jQuery，参考版本为jQuery- v3.4.1，如果需要使用网页协同功能，请引入cobrowse.js和cobrowseCommon.js组件或发布插件给用户使用（插件开发参考3.1：cobrowse插件开发、使用指导），cobrowse

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1:28090/换成AICC的公网 域名 。 access_token True 企业生成的校验信息。与表1中的token一致 tenantSpaceId True 租间id。 userAccount True 云客服登录账号，数据来源于同步企业系统与云客服的账号信息的accountCode。

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Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生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MapRe

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Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生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MapRe

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Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生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MapRe

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class”项。该方法用来分配map的输出结果到哪个reduce类，默认使用HashPartitioner，均匀分配map的每条键值对记录。例如在hbase应用中，不同的键值对应的region不同，这就需要设定特殊的partitioner类分配map的输出结果。 setSortCom

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Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生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MapRe

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可编程CDN函数 创建CDN函数 CDN函数管理

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架构技术框架的最佳实践，架构师对工作负载的架构进行全面、系统的评估，确保架构符合最新的需求、规范，符合最新的云上最佳实践。架构审视是一个持续的过程，建议在关键里程碑点进行审视或定期例行（如每半年一次）审视。 研发生产力提升 基于云的应用研发，技术、工具和工程实践都有很高的成熟度。

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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+Ascend规格的统一镜像，包

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悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala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

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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 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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模块，并调研详细的信息。 评估规划 评估规划，首先要识别企业上云的动机，上云后想要实现的业务收益，然后结合企业的云成熟度现状，制定合适的上云策略，并规划整体上云的蓝图。 上云准备 上云准备是企业在正式上云之前要做的相关准备工作。首先是组织准备，企业首先要构建自己的云转型团队，负责

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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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能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型，例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径（开源或共享）。 可以提前的完成POC评估，例如框架、算子支持度，以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable

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输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下：

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