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AI计算引擎Ray AI计算引擎Ray是专为大规模AI工作负载设计的统一分布式计算引擎。Ray通过CPU、GPU、NPU异构计算调度，为AI工作负载提供统一的计算底座，覆盖从数据加载到预处理的全流程。 核心优势 多模态数据原生支持 不限于表格数据，原生支持图像、视频、音频、文本等非结构化数据的读取、转换与处理。
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批处理引擎Spark 引擎介绍 Spark引擎是面向大规模批处理场景的企业级分布式计算引擎，采用新一代流批一体架构设计，支持海量数据的离线处理、ETL管道构建、交互式分析等多种场景。引擎深度集成AI DataLake平台能力，提供Serverless化部署体验，帮助企业轻松应对PB级数据处理挑战。
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示。 计算类型：当前支持数值和日期计算。 计算方式：在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时，支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式，再选择参与计算的字段，即可自动计算出结果。 当“计算类型”选
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左上角打开服务搜索页面，搜索cce，单击进入“云容器引擎”服务。 图47 云容器引擎 选择已经绑定到平台的集群，单击名称进入云容器引擎详情。 图48 云容器引擎详情 左边导航栏选择“配置与密钥”，单击“密钥 > 创建密钥”。 图49 云容器引擎配置与密钥 “名称”填写“ai4s-secr
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数据计算 算子简介 名称：数据计算 功能说明：按照表达式进行数值计算，计算的结果赋值给某个属性。举例：原消息中有温度属性，其数值是以摄氏度数值表示，可以通过本算子设置计算公式，将摄氏温度计算转换成华氏度读数再赋予给原来的温度属性，或者可以选择将计算转换后的数值赋予一个新属性。 约
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计算服务 本章节主要介绍弹性云服务器、裸金属服务器和镜像服务，让您更好的了解这些计算服务。 弹性云服务器 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、镜像、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的计算服务器，同时它结合VPC、虚拟防火墙、数据
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表单、预置数据表中选择数值组件。 绝对值：计算某个字段的绝对值，只能选取1个数值组件。 平均值：计算字段的平均值，支持选取1个或多个数值组件。 最小值：计算字段中的最小值，支持选取1个或多个数值组件。 最大值：计算字段中的最大值，支持选取1个或多个数值组件。 自定义算式：由数值组
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Hive支持使用Spark作为执行引擎，当执行引擎切换为Spark后，客户端下发的Hive SQL在Hive端进行逻辑层处理和生成物理执行计划，并将执行计划转换成RDD语义下的DAG，最后将DAG作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算，并合理利用Spark分布式内存计算能力，提高了Hive查询效率。
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创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 在深度学习领域，随着模型规模的不断扩大，训练时间也随之增加。为了提高训练效率，需要采用高效的并行计算方法。在单机环境下，如何充分利用多块GPU卡的计算能力成为一个关键问题。本章节将介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训
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帮助企业简单快捷地管理大数据。 SQL引擎 DataArts Fabric提供分布式SQL引擎，实现了元数据服务、计算、缓存和存储的分层解耦和弹性，让每一层动态分配资源而不会影响另一层的性能或可用性。语句级别的弹性扩缩、高性能分布式分析引擎可帮助您在几秒钟内查询TB级别数据，在几分钟内查询PB级别数据。
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统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。 BMS裸金属服务器 CCE云容器引擎 云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运行Docker容器。借助云容器引擎，可以在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。
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创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 在深度学习领域，随着模型规模的不断扩大，训练时间也随之增加。为了提高训练效率，需要采用高效的并行计算方法。在单机环境下，如何充分利用多块GPU卡的计算能力成为一个关键问题。本章节将介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训
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能力。 Flink：实时流计算引擎，可以根据Hudi的实时增量查询能力进行批流一体加工。 SparkSQL：批处理引擎，可以实现基于Hudi批量加工逻辑，不需要进行实时业务加工的业务可选用此引擎。 HDFS/OBS：分布式文件存储系统，为各种批处理引擎提供数据存储，可以存储各种文件格式数据。
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相邻消息计算 算子简介 名称：相邻消息计算 功能说明：基于前一消息和当前消息，按照表达式进行数值计算，计算的结果赋值给当前输入消息的属性。 举例：消息中有上报机器的产品总产量，但没有相对上一个上报周期的增量产量。通过相邻消息计算算子，可以用本消息中的产品总量减去上一个消息中的产品
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