0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')

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对于一个视频码流，调用一次CreateVdecApi接口创建实例后，必须使用同一个实例调用VdecCtl接口进行视频解码，最后再调用一次DestroyVdecApi接口释放实例。在视频解码时，如果需要从一个视频码流切换到另一个视频码流，则需要先调用DestroyVdecApi接口释放前一个码流的实例，再调用CreateVdecApi接口创

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使用DvppGetOutParameter接口获取内存大小，由用户指定输出内存，由用户自行释放内存，调用示例如下 。void TEST_JPEGD_CUSTOM_MEMORY() { struct JpegdIn jpegdInData; struct JpegdOut jpegdOutData; if (g_r

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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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由main.tf、variables.tf和outputs.tf组成。 main.tf：是主要描述文件，用来表示需要创建的环境资源或者组件资源。例如创建一个VPC和Subnet的资源。 图2 创建VPC和Subnet的资源 variables.tf：表示main.tf中的变量定义

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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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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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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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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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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 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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成长地图 | 华为云 MapReduce服务 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等大数据组件。 图说 MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图 由浅入深，带您玩转MRS

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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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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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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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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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对于一个视频码流，调用一次CreateVdecApi接口创建实例后，必须使用同一个实例调用VdecCtl接口进行视频解码，最后再调用一次DestroyVdecApi接口释放实例。在视频解码时，如果需要从一个视频码流切换到另一个视频码流，则需要先调用DestroyVdecApi接口释放前一个码流的实例，再调用CreateVdecApi接口创

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