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

 
 

    mapreduce 大型矩阵的乘法 更多内容
  • 颜色矩阵

    颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵:下表中,各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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  • 混淆矩阵

    混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果情形分析表,以矩阵形式将数据集中记录按照真实类别与分类模型预测类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵行表示真实值,矩阵列表示预测值。 True Positive(TP):真正类。样本真实类别是正类,并且模型识别的结果也是正类;

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  • 矩阵量表

    为英文。 选项:对事物评估选项。 单击“新增选项”,可新增评估选项,新增后可直接设置选项名。 单击“批量添加”,可批量添加评估选项。 图3 批量添加评估选项 量表设置:可以设置评估起始数值及量级。 两级文案:量表两级文案显示,支持国际化。 外观:量表支持横向显示或者竖向显示。

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  • 协方差矩阵

    协方差矩阵 概述 协方差,在概率论与统计学中用于衡量随机变量联合变化程度。正态形式协方差大小可以显示变量之间线性关系强弱,如:皮尔逊相关系数。但是协方差数值大小也取决于变量大小。协方差矩阵是多个变量之间协方差所构成矩阵表示形式。方差是协方差一种特殊形式。 输入 参数

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  • 最小二乘法

    DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 user_col - 用户id所在列名 item_col - 项目id所在列名 rating_col - 评分所在列名 recommend_nums - 推荐物品的个数,默认为10

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  • 二元乘法运算

    if判断 如下图所示,if判断目标值为二元乘法运算函数,函数中参数A为数字“100”,参数B为环境变量“status”。环境参数设置方式请参考设置环境参数。 for循环中断条件 如下图所示,for循环中断条件目标值为二元乘法运算函数,函数中参数A、B均为“100”。 父主题:

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  • DLI SDK功能矩阵

    nk作业模板JavaSDK使用说明。 Python 队列相关 介绍查询所有队列Python SDK使用说明。 资源相关 介绍上传资源包、查询所有资源包、查询制定资源包、删除资源包Python SDK使用说明。 SQL作业相关 介绍数据库相关、表相关、作业相关Python SDK使用说明。

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  • SDK功能矩阵

    × × 设置桶加密配置 setBucketEncryption × × × × × × 获取桶加密配置 getBucketEncryption × × × × × × 删除桶加密配置 deleteBucketEncryption × × × × × × 设置桶自定义 域名 配置

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  • 修改主机集群权限矩阵

    最小长度:32 最大长度:32 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体类型(格式),下方类型可任选其一使用: application/json;charset=utf-8 application/json 缺省

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  • 数值计算求解器

    线性直接法:线性直接法是一种重要求解线性方程组手段,具有求解稳定性好、精度高优点。 线性迭代法:基于Krylov子空间迭代方法是一种重要求解线性方程组手段,尤其是对于大型稀疏矩阵方程组,迭代法是求解线性方程组优先选择。 预处理子:预处理技术试图改变系数矩阵谱性质,将一个困难问

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  • 天筹求解器服务 OptVerse

    线性直接法:线性直接法是一种重要求解线性方程组手段,具有求解稳定性好、精度高优点。 线性迭代法:基于Krylov子空间迭代方法是一种重要求解线性方程组手段,尤其是对于大型稀疏矩阵方程组,迭代法是求解线性方程组优先选择。 预处理子:预处理技术试图改变系数矩阵谱性质,将一个困难问

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  • 查询主机集群权限矩阵

    Subject-Token值) 最小长度:0 最大长度:20000 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 [数组元素] Array of DevUcClusterPermission objects 主机集群权限矩阵 表4 DevUcClusterPermission

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  • 跨云容灾的支持矩阵和使用限制

    跨云容灾对数据库支持如表3所示。 表3 跨云容灾支持数据库 数据库 版本 SQL Server 2008、2012 Oracle RAC 11gR2 2.0.4 MySQL 5.7 应用 跨云容灾复制技术,与应用类型不强相关,因此支持任意类型应用。 使用限制 通用使用限制如下:

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  • 云上容灾的支持矩阵和使用限制

    云上容灾支持信息下列所示。操作系统云上容灾对 弹性云服务器 所使用的操作系统如表1所示。云上容灾支持的弹性 云服务器 操作系统操作系统版本Windows Server2008R2、2012R2、2016Redhat Enterprise Linux推荐:6.8、7.2、7.3支持:6.X系列、7.X系列CentOS推荐6.8、7.2、7.3支持:

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  • MapReduce应用开发简介

    输入数据集切分为若干独立数据块,由map任务(task)以完全并行方式来处理。框架会对map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。通常作业输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务调度和监控,以及重新执行已经失败任务。 MapReduce主要特点如下:

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  • MapReduce应用开发简介

    行API方式认证。 归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从Map任务输出数据到Reduce任务输入数据过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新键值对。 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发简介

    行API方式认证。 归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从Map任务输出数据到Reduce任务输入数据过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新键值对。 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • MapReduce应用开发简介

    辑,它们组成作业核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行或者历史MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从

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  • MapReduce

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

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  • 查询应用实例级/项目级权限矩阵

    X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token值) 最小长度:0 最大长度:20000 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result Array

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  • MapReduce应用开发简介

    辑,它们组成作业核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行或者历史MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段细节,以及提供日志显示,帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组。 混洗 从

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