服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题： AstroPro学堂

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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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racker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ApplicationMa

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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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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卓越架构技术框架简介 卓越架构技术框架（Well-Architected Framework）聚焦客户业务上云后的关键问题的设计指导和最佳实践。 以华为公司和业界最佳实践为基础，以韧性、安全性、性能效率、成本优化与卓越运营五个架构关注点为支柱，打造领先的卓越架构技术框架，支撑客户完

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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

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用户查询自己的信息 描述 企业用户通过该接口查询自己的信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 GET 请求地址 /v1/usg/dcs/member 传输协议 HTTPS 请求参数 表2 参数说明 参数 是否必须 类型 位置

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后端写线程 介绍后端写（background writer）线程的参数配置。后端写线程的功能就是把共享缓冲区中的脏数据（指共享缓冲区中新增或者修改的内容）写入到磁盘。目的是让数据库进程在进行用户查询时可以很少或者几乎不等待写动作的发生（写动作由后端写线程完成）。 此机制同样也减少

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Nextflow是专门针对生物信息流程搭建而开发的一种框架语言，它能够很好的管理生信流程，并且将其与Conda、Docker、Singularity结合起来使用，可以很好的将流程在不同平台之间进行迁移，并且能够保证结果的可重复性。Nextflow最大的优点是它是基于数据流的程序模型，因此不用自己去写复杂的并行化的程序

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预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题： 训练基础镜像详情介绍

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ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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Standard支持的AI框架 ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格

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获取自己会中角色 接口功能 该接口用于获取自己会中角色(仅对mac平台生效) 函数原型 getSelfRole(onGetSelfRoleResult?: (ret: SDKERR, reason: string, selfRole: ConfRole) => void): void

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获取自己会中角色 接口功能 该接口用于获取自己会中角色(仅对mac平台生效) 函数原型 getSelfRole(onGetSelfRoleResult?: (ret: SDKERR, reason: string, selfRole: ConfRole) => void): void

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put，Tez将若干小任务灵活重组，形成一个大的DAG作业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下

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批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HQL）中

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