成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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智能边缘平台的主要使用场景 智能边缘平台主要应用于时延敏感型业务、带宽敏感型业务、安全性和合规性要求高的业务等场景，包括但不局限于以下典型应用场景： 工业视觉场景 工业制造预测性维护场景 父主题： 基本概念

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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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设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类。 // Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(CollectionReducer.class); // 设置作业的输出类型。

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、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce应用开发概述

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop

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mapreduce.examples.MultiComponentExample类： 样例1：类MultiComponentMapper定义Mapper抽象类的Map方法。 private static class MultiComponentMapper extends Mapper<Object

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跨云备份涉及到的主要云服务与软件如表1所示。

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跨云容灾涉及到的主要云服务与软件如表1所示。

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云上容灾涉及到的主要云服务与软件如表1所示。

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成分分析的扫描原理是什么，主要识别哪些风险？ 对用户提供的软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术以及各种风险检测规则，获得相关被测对象的组件BOM清单和潜在风险清单。主要包括以下几类： 开源软件风险：检测包中的开源软件风险，如已知漏洞、License合规等。

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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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

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序中进行认证。 MapReduce的安全认证代码 目前使用统一调用LoginUtil类进行安全认证。 在MapReduce样例工程的“com.huawei.bigdata.mapreduce.examples”包的“FemaleInfoCollector”类的代码中，test@<系统 域名 >、user

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class); // 设置combiner类，默认不使用，使用时通常使用和reduce一样的类，Combiner类需要谨慎使用，也可以通过配置文件指定。 job.setCombinerClass(IntSumReducerV1.class); // 设置作业的输出类型，也可以通过配置文件指定。

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序中进行认证。 MapReduce的安全认证代码 目前使用统一调用LoginUtil类进行安全认证。 在MapReduce样例工程的“com.huawei.bigdata.mapreduce.examples”包的“FemaleInfoCollector”类的代码中，test@<系统域名>、user

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可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar包运行MapReduce任务的样例： hadoop

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行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDFS，通过类MultiComponentReducer继承Reducer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交

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出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce.map.java.opts（调整map的栈内存）和mapreduce

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mapreduce.examples.MultiComponentExample类： 样例1：类MultiComponentMapper定义Mapper抽象类的map方法。 private static class MultiComponentMapper extends Mapper<Object

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