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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情况。操作方法，请参见查看和定制集群监控指标。 MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 MRS 当前支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS当前支持提交SparkSubmit、Spark

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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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端侧对采集的数据进行本地分析，大大减少上云数据流量，节约存储与带宽成本，部分场景中解决网络不稳问题。 纳管多种设备，管理统一 平台支持纳管多种设备类型，支持海量设备管理。 支持部署容器镜像与软件包格式AI应用。 接口统一，方便集成和管理。 AI开发框架升级，开发便捷 支持部署基于开源框架ModelBox开

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参数类型 描述 policy_id String 参数说明：数据流转流控策略id，用于唯一标识一个数据流转流控策略，在创建数据流转流控策略时由物联网平台分配获得。 policy_name String 参数说明：数据流转流控策略名称。 取值范围：长度不超过256，只允许中文、字母、数字、以及_

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String 参数说明：项目ID。获取方法请参见 获取项目ID 。 policy_id 是 String 参数说明：数据流转积压策略id，用于唯一标识一个数据流转积压策略，在创建数据流转积压策略时由物联网平台分配获得。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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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 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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数据流转配置管理 设置边缘路由 查询边缘路由列表 父主题： API列表

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向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）

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数据流转积压策略管理 backlog policy of routing rule 新建数据流转积压策略 查询数据流转积压策略列表 修改数据流转积压策略 查询数据流转积压策略 删除数据流转积压策略 父主题： API

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RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用有向无环图DAG实现多个参与方数据流的自动化编排和融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为

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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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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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