-
计算配置
-
计算配置
-
计算签名
![]()
计算签名 将SK（Secret Access Key）和创建的待签字符串作为加密哈希函数的输入，计算签名，将二进制值转换为十六进制表示形式。 伪代码如下： signature = HexEncode(HMAC(Secret Access Key, string to sign))
来自：帮助中心 -
配置MapReduce Job基线
![]()
block就是一个分片，否则就会将一个block文件分隔为多个分片，如果block中剩下的一小段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0
来自：帮助中心 -
配置MapReduce Job基线
![]()
block就是一个分片，否则就会将一个block文件分隔为多个分片，如果block中剩下的一小段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0
来自：帮助中心 -
Cluster集群实例容量和性能未达到瓶颈，但某个分片容量或性能已过载是什么原因？
![]()
点上，计算Key的分布过程有以下两个步骤： 针对Key值进行CRC16算法计算后对16384取模，得到对应的槽位（Slot）值。 根据S槽位（Slot）和分片的映射关系，找到Key具体应该属于的分片，并且进行存取。 所以，Key并没有均匀分布在实例的各个分片上，是根据计算结果进行
来自：帮助中心 -
快速搭建数据大屏
![]()
示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。
来自：帮助中心 -
怎么知道当前登录华为云使用的是“华为账号” 还是“华为云账号”？
![]()
怎么知道当前登录华为云使用的是“华为账号” 还是“华为云账号”？ 鼠标移动至华为云控制台页面右上角的账号位置，在菜单中选择“基本信息”。 在华为云账号中心查看账号信息： 看到“华为账号信息”时，当前登录使用的就是“华为账号”。 看到“账号安全信息”时，就是“华为云账号”。 父主题：
来自：帮助中心 -
典型应用场景
![]()
借助消息队列异步发送注册邮件与短信流程 错峰流控与流量削峰 在电子商务系统或大型网站中，上下游系统处理能力存在差异，处理能力高的上游系统的突发流量可能会对处理能力低的某些下游系统造成冲击，需要提高系统的可用性的同时降低系统实现的复杂性。电商大促销等流量洪流突然来袭时，可以通过队列服
来自：帮助中心 -
高性能计算
![]()
Dynamics统计，一项石油勘探工作采用本地计算集群进行分析，需要2-8年时间来完成。如果采用云化+竞享实例方式，该时间可以缩短至数周。并且可以节约一大笔硬件采购费用以及后续维护费。使用竞享实例配合OBS等数据存储服务可以创建经济高效，可扩展的计算集群，为能源勘探解决方案提供高性价比算力支持。
来自：帮助中心 -
趋势和挑战
![]()
网络运维难度大：设备类型多，手工命令行配置低效易错，业务流量不可视，运维效率低下 传统模式下，需要专人到现场对设备进行维护，但随着企业分支跨地域分布越来越广泛，设备类型越来越多，设备数量激增，导致维护难度大、成本高。此外随着业务不断增多和业务云化，WAN网络中分支到分支、公有云、私有云
来自：帮助中心 -
科学计算大模型训练常见报错与解决方案
![]()
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。
来自：帮助中心 -
更换考勤组后，考勤数据如何计算？
![]()
更换考勤组后，考勤数据如何计算？ 考勤数据是按照员工所处的考勤组的考勤规则和员工实际出勤情况来核算的，通常以一个自然日为一个核算周期，也就是说在次日0时会启动计算。更换考勤组后，今日已打卡记录将会按照新的规则来计算考勤，历史考勤数据则保持不变。 如果在当天0点之前，员工被移除了考
来自：帮助中心 -
并行查询简介
![]()
并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性
来自：帮助中心 -
大容量数据库背景介绍
![]()
子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
来自：帮助中心 -
用户指南
![]()
大的时候，才可以充分使用并行查询来提高资源利用率和查询效率。 数据频繁查询 针对数据密集型查询，通过并行查询，可以提高查询处理执行效率，减少网络流量和计算节点的压力。 只读节点和主节点均支持并行查询，由于并行查询对计算资源（CPU、内存等）比较消耗，考虑到实例稳定性，2.0.42
来自：帮助中心 -
DevOps敏捷测试之道
![]()
决，影响测试能力和测试价值的持续提升。 从对测试的重视程度上看，有的公司存在重开发、轻测试的情况，测试人员职业发展受限；手工测试人员不熟悉编程，开发人员对测试重视不足；测试工作量高，但人员配比低。 从部门组织和流程和文化上看，测试人员对需求理解不足，测试和开发之间的部门墙导致信息
来自：帮助中心 -
Spark应用开发常用概念
![]()
视RDD的元素为Key-Value对。 对单个RDD做一对一运算，如mapValues（保持源RDD的分区方式，这与map不同）； 对单个RDD重排，如sort、partitionBy（实现一致性的分区划分，这个对数据本地性优化很重要）； 对单个RDD基于key进行重组和red
来自：帮助中心 -
大容量数据库背景介绍
![]()
子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
来自：帮助中心 -
排查Redis实例带宽使用率高的问题
![]()
流量，分析业务是读业务和还是写业务导致的流量上涨）。对于单个节点带宽使用率上涨，您可以通过缓存分析功能，发现实例中存在的大Key，具体操作请参见大key分析。对大Key（通常大于10 KB）进行优化，例如将大Key拆分、减少对大Key的访问、删除不必要的大Key等。 经过上述步骤
来自：帮助中心 -
大容量数据库背景介绍
![]()
子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
