计算资源说明 每个作业的运行依托的是后面的计算资源，所以需要管理员账号（主账号）提前购买计算资源。 若平台无计算资源，则投递的作业会出现等待情况，直至购买了计算资源或者任务超时才会停止。 单击平台右上角的账号名称，会出现账号的相关操作，包括系统资源，系统配置等。注意这里只有管理员

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计算sha256 功能介绍 计算sha256，加密字段值为uuid。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/sha256/{key} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 关键字，加密字段值为uuid。 最小长度：1 最大长度：16384

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通用计算型 概述 通用计算型专属主机提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波动不

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*M7n 鲲鹏通用计算单元-融合型-2kC1s 鲲鹏通用计算单元-汇聚型-2kC1s 鲲鹏通用计算单元-扩展型-2kC1s 2kC1s 鲲鹏计算系列计算单元，适用于使用kC1s规格虚拟机业务的场景-2kC1s 鲲鹏通用计算单元-融合型-2kM1s 鲲鹏通用计算单元-汇聚型-2kM1s

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科学计算器 科学计算器，可以计算正弦，正切，指数，加减乘除等。 连接参数 科学计算器连接器使用自定义认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 科学计算器 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description

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成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real

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管理HetuEngine计算实例 配置HetuEngine资源组 配置HetuEngine Worker节点数量 配置HetuEngine维护实例 配置HetuEngine Coordinator运行的节点范围 导入导出HetuEngine计算实例配置 查看HetuEngine实例监控页面

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通用计算型 通用计算型实例类型总览 通用计算型 弹性云服务器 主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由

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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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参数配置-1 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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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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Tez是Apache最新的支持DAG（有向无环图）作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的MapReduce的计算引擎。 有关Tez的详细说明，请参见：https://tez

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string; status: number; } 获取相机矩阵和视频流图像，完成空间位置追踪与渲染。 通过回调函数“hwar.registerRefreshCameraMat”获取相机矩阵和视频流图像。当3定位成功后输出相机矩阵，包含当前虚拟相机的位姿信息。视频流图像可通过Three

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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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Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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