PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。

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据的存储空间和传输带宽。 并行计算：使用并行计算框架，如Apache Spark、Apache Flink等，将计算任务分配到多个节点上并行执行，以提高计算速度和效率。 内存优化：通过调整内存分配和使用策略，如使用内存缓存、内存映射等技术，以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载

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re管理和处理。在产品中，Hive的元数据由DBService组件存储和维护，由Metadata组件提供元数据服务。 Hive与Spark的关系 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

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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基因工程、游戏动画、生物制药的计算和存储系统。 渲染农场、动漫影视基地等公共渲染平台，以及影视等渲染平台。 高性能前端集群、Web 服务器 、高性能科学和工程应用、广告服务、视频编码和分布式分析。 批处理工作负载、高性能计算 (HPC)、SAP应用。 大型多人联机 (MMO) 游戏服务器等其他计算密集型业务。

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的PPS性能和网络低延迟。最大可支持24个本地磁盘、48个vCPU和384GiB内存。 更多信息，请参见磁盘增强型。 高性能计算 高计算能力、高吞吐量的场景。例如科学计算、基因工程、游戏动画、生物制药计算和存储系统。 推荐使用高性能计算型弹性 云服务器 ，主要使用在受计算限制的高性能

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输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 父主题： MapReduce应用开发概述

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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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表达式中使用。对变量进行定义，设置变量名称和变量的取值。 必选：否 子配置项：变量配置包括如下子配置项：变量名称、变量取值。 变量名称： 配置项英文名：variable 说明：变量名称，用户可自定义一个变量名称，计算时使用，以免配置计算表达式时使用jsonPath。 类型：STRING

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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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动态计算 通过函数和运算符计算、文本字段拼接、日期偏移等方式自动给表单字段赋值，无需手动输入。 支持的字段类型 目前支持动态计算的字段类型有数字输入框、输入框、多行输入框、二维码和日期选择框。 数字输入框 通过系统提供的函数和自定义算式赋值。函数中的字段允许从当前表单、选择的模板表单、预置数据表中选择数值组件。

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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))

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计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/ CCE Turbo CCE Standard集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云 服务器部署 容器服务。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。

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计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点ECS/BMS规格分类

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并行查询会使用更多的系统资源，只有当系统的CPU较多、IO负载不高、内存够大的时候，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。 父主题： 并行查询（PQ）

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内存够大的时候，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

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文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop HDFS文件系统上。 HDFS和MapReduce的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce

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oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。

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分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题： API

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分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中，所有实例都运行在独立的云服务器上，主要包括以下实例： ABAP Central Services

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分布式版 概述 MySQL数据库兼容MySQL模式 MySQL数据库兼容性M-Compatibility模式 父主题： 与MySQL兼容性说明

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