核心服务说明 集成概述 统一接入

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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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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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e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。 setSortComparatorClass(Class<extends RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，

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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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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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云采用框架简介 概述 整体框架 目标读者 常用术语 缩略语

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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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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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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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数据库编程规范 GUC参数编程规范 对象访问编程规范 WHERE SELECT INSERT UPDATE DELETE 关联查询 子查询 事务 SQL编写 父主题： 开发设计建议

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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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使用Composer创建一个新的ThinkPHP应用程序。 该命令会在当前目录下创建一个名为my-thinkphp-app的目录，并下载ThinkPHP的核心文件和依赖项。 composer create-project topthink/think my-thinkphp-app 切换到新创建的Thi

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