在部署服务使用虚拟机部署应用 在部署服务变更组件 使用TF模板包创建并部署资源 创建变更时可复用的集群扩容模板 使用部署包部署虚拟机 部署服务环境管理 AppStage软件仓库全局管理 为环境导入存量资源 使用Terraform引擎（IaC2.0）实现资源自动化管理

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one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() serialized_tf_example = tf.placeholder(tf.string, name='tf_example') feature_configs = {'x': tf.FixedLenFeature(shape=[784]

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source （可选）待上传对象的源文件路径 后续操作 您可以将自己的 域名 与OBS桶访问域名进行绑定，可以实现通过自定义域名访问存储在OBS中的文件。同时也可以配置CDN服务实现加速功能。请参考使用自定义域名托管静态网站。 样例代码 https://github.com/huawe

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展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持（仅支持MapReduce一种计算框架）等方面存在不足。MRv2是Hadoop 2.0中的MapReduce实现，它在源码级重用了MRv1的编程模型和数据处理引擎实现，但运行时环境由YARN的ResourceManager和Ap

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个E CS 、一个RDS和一个EIP。 每个模板的组成包括：.extension、main.tf、outputs.tf、providers.tf、variables.tf和versions.tf，下面分别介绍各个文件的作用，详细的使用方法可参考每个场景化示例模板目录下的README.md。

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inputH*inputW<=10000 【输出】 1个tensor，数据类型与value相同 【量化工具支持】 是 2 tf.nn.max_pool MaxPool 同tf.nn.avg_pool 3 tf.nn.conv2d Conv2D 【参数】 value：4-D tensor，格式：[batch

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matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]],name ='matrix3') product = tf.matmul(matrix1, matrix2,name='product') sess = tf.Session() writer = tf.summary

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"python", "/opt/tf-benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py",

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调用API实现功能 本章节通过Postman软件，调用通用 图像搜索 服务实例的添加数据API，帮助您快速熟悉API的使用方法，具体流程如下： 步骤一：开通服务 步骤二：创建实例 步骤三：配置环境 步骤四：Token认证鉴权 步骤五：调用服务 步骤六：删除实例 准备工作 已注册华为账

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Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

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参考修改集群服务配置参数章节。 建议配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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调测MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用调测结果 父主题： MapReduce开发指南

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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考修改集群服务配置参数章节。 建议：配置“mapreduce.map.java.opts”参数中“-Xmx”值为“mapreduce.map.memory.mb”参数值的0.8倍。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.map.memory.mb map任务的内存限制。

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