- L实例-2C2G2M
- L实例-2C2G3M
- L实例-2C2G4M
活动对象：
（1）新用户专享：华为云官网已完成注册和实名认证，且从未购买过华为云资源的用户（客户等级是V0）可购买；
（2）企业新客专享：仅从未购买过华为云资源（客户等级V0），且已完成企业实名认证用户可购买；
（3）产品新客专享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户，且从未购买过华为云当前云产品资源的用户可购买（未限制产品等级）；
（4）新老用户同享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户可以购买；
（具体用户范围以届时活动页面展示为准）
活动时间：
2024年5月31日-2024年6月30日（活动期间如有调整，以届时活动页面展示为准）
每天9点限量开抢，售完即止
续费同价说明：
（1）参与条件：Flexus L实例2核2G4M 98元/年，Flexus L实例2核4G5M 188元/年为续费同价优惠产品，参与条件为：新用户专享，新购、续费同价，每个配置限新购1次，续费1次；
（2）续费说明：下单购买后，系统将自动赠送一张续费代金券至费用中心-优惠折扣，预计续费代金券到账时间5分钟左右。Flexus L实例2核2G4M 98元/年 续费代金券面额为满700元减652.2元，Flexus L实例2核4G5M 188元/年续费代金券面额为满1030元减892.2元，续费该实例时勾选代金券，则可以实现续费同价优惠，续费代金券有效期为自购买日起1年内有效，请于代金券有效期内完成续费，代金券过期后不予补发；
（3）退订说明：下单购买该实例后，系统将自动锁定订单，不允许退订；若客户需要退订新购订单，且续费代金券未使用的情况下，可以申请退订，退订时系统将回收未使用的续费代金券，退订费用请查看华为云官网规则说明；若续费代金券已使用，则该实例的新购及续费订单均不可退订；
购买说明：
（1）新用户专享套餐同一用户限购一单，具体台数以活动页面为准；
（2）同一用户规则：同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息，华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形：具备同一证件号（比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等）、域名持有者为同一主体（如同一个人、企业等主体）、同一手机号、同一设备、同一IP地址等；
（3）套餐配置：
①云服务器每款默认配置1个公网IP，高IO或通用型SSD 40G系统盘（部分特价机型仅高IO 40G系统盘；Flexus应用服务器L实例系统盘为高IO，规格大小以下单页显示为准）；数据盘有高IO和通用型SSD可选（Flexus应用服务器L实例数据盘为通用型SSD V2），西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽，其他数据中心配置全动态独享BGP带宽；（以上配置仅供参考，具体配置以下单页面为准）
②本页面促销的国内云服务器购买完成后，如需切换镜像版本，可在控制台内进行切换操作；
②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作；
③境外云服务器，重装系统不支持Linux与Windows互相切换；
④新用户专区region（不含出海云服务器，最终结果以下单页面为准）：
不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内，且就近选择靠近您业务的区域，有助于降低业务运行产生异常的风险，减少网络时延，提高访问速度；
（4）续费变更：
促销价仅适用于购买活动页面套餐，续订变更套餐价格（含升配降配）以当期目录价为准，促销价在该场景下不适用，用户选择升配或降配包周期产品前，具体场景或解释说明，请您浏览阅读《变更资源费用说明》
（5）关联账号说明：
关联模式为财务托管的企业认证账号（即财务托管子账号）不具备交易属性，不参与华为云官网活动等相关交易；关联模式为财务独立的企业认证账号可以参与华为云官网活动等相关交易。
为保证活动的公平公正，华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施，且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施：
1）华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为（“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为）；
2）华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为；
华为云保留对活动规则进行调整的权利，包括但不限于活动规则、产品价格、产品类型、产品数量、产品配置等，请以购买时相关页面的最新展示内容为准。
所有参加本活动的华为云注册用户，已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件，包括《可接受的使用政策》，《隐私政策声明》
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查询workflow输入
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查询workflow输入 功能介绍 查询特定流程输入。 URI GET /v1/workflows/{workflow_id}/inputs 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 workflow_id 是 String 需要查询流程的id，即创建workflow的返回值。 请求消息
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数字输入框
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自拓展输入流
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type_class_name 是 用户实现获取源数据的source类名称，注意包含完整包路径。 type_class_parameter 是 用户自定义source类的入参，仅支持一个string类型的参数。 注意事项 用户自定义source类需要继承类RichParallelSourceFu
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运行MapReduce作业
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处理失败的任务
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介绍如何处理失败的任务信息。存在至少一个失败的任务。当执行备份任务失败时会产生一条“备份状态”为“错误”的备份，并且在“任务状态”的“备份任务”页签中产生一条信息，可通过单击信息后面的查看备份任务失败的原因。当执行复制任务失败时会在目标区域产生一条带有标识且“备份状态”为“错误”的备份。同时在源区域和目标区域“任务状态”的“复制任务”页签
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配置MapReduce Job基线
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置参数章节。 参数 描述 默认值 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize map输入信息应被拆分成的数据块的最大大小。 由用户定义的分片大小的设置及每个文件block大小的设置，可以计算分片的大小。计算公式如下： splitSize
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MapReduce与其他组件的关系
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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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镜像类商品上架预处理流程
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MapReduce Shuffle调优
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Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优 判断Map使用的内存大小 判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time
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MapReduce基本原理
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程语言。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编
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MapReduce样例工程介绍
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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa
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如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级
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[mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。 <priority>：指定任务的优先级，其
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如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级
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[mainClass] -Dmapreduce.job.priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。 <priority>：指定任务的优先级，其
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MRS MapReduce
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挂起当前作业执行计划：当前作业实例的状态为运行异常，该节点的后续节点以及依赖于当前作业的后续作业实例都会处于等待运行状态。 是否空跑 否 如果勾选了空跑，该节点不会实际执行，将直接返回成功。 任务组 否 选择任务组。任务组配置好后，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制，比如作业中包含多个节点、补数据、重跑等场景。
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配置AM作业保留
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t中管理的所有Container，其中包括当前在NM上运行的所有Container。RM会在另一计算节点上启动新的ApplicationAttempt。 对于不同类型的应用，希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务，但允许丢失当前运行的Cont
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配置AM作业自动保留
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mpt。 对于不同类型的应用，希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务，但允许丢失当前运行的Container。但是对于长周期的YARN服务而言，用户可能并不希望由于AM的故障而导致整个服务停止运行。 YARN支持在新的ApplicationA
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使用Mapreduce
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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题
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动态AIPP的参数输入结构
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typedef struct tagAippDynamicBatchPara { int8_t cropSwitch; //crop switch int8_t scfSwitch; //resize switch
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动态AIPP的参数输入结构
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Shuffle调优
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判断Map分配的内存是否足够，一个简单的办法是查看运行完成的job的Counters中，对应的task是否发生过多次GC，以及GC时间占总task运行时间之比。通常，GC时间不应超过task运行时间的10%，即GC time elapsed (ms)/CPU time spent
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使用MapReduce
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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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