点位计算 业务流程 点位计算业务流程如图1 流程图所示，先进行点位缩放得到真实值，再用真实值进行点位清洗得到上报值。 图1 流程图 点位缩放 对数采数据做规整，减少应用对数据处理和适配的工作量，如从PLC采集上来的原始数据，需要经过计算后才能表达真实含义。具体操作步骤请参见点位缩放。

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数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留n位小数；如果n不存在，则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在，则保留

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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处理器的应用程序上，适合要求提供海量并行计算资源、高性能的基础设施服务，需要达到高性能计算和海量存储，对渲染的效率有一定保障的场景。

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空三计算 空三计算简介 空三设置 控制点导入 刺点操作 控制点导出 父主题： 实景三维建模

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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价格计算说明 本节介绍使用TCO对比功能进行成本分析后，产品映射列表中所展示的价格计算说明。 资源总用量 显示该资源在账单区间内（即所选对比时间段内）的使用时长/使用容量，与账单中的用量保持一致。 不会体现该资源在账单区间内使用的具体时间节点。 根据产品类型单位分为小时或者GB。

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计算增值服务 鲲鹏计算移植专家服务 鲲鹏全栈调优支持服务 鲲鹏工程师培训及认证服务 鲲鹏工程师进阶培训及认证服务 鲲鹏人才培养专家进阶服务 鲲鹏物理资源服务 父主题： 上云与实施

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签名计算工具 OBS提供可视化签名计算工具，帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 URL中携带签名 可视化签名计算工具 如果调用OBS API报如下错误： 状态码：403 Forbidden

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CDM 有哪些优势？ 云数据迁移 （Cloud Data Migration，简称CDM）服务基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备 服务器 资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。

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CDM有哪些优势？ 云数据迁移（Cloud Data Migration，简称CDM）服务基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备服务器资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。

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中的上半部分有3个Operator对应的是3个Task。 图5中下半部分是上半部分的一个并行版本，对每一个Task都并行化为多个Subtask，这里只是演示了2个并行度，Sink算子是1个并行度。 Flink关键特性 流式处理 高吞吐、高性能、低时延的实时流处理引擎，能够提供毫秒级时延处理能力。

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运作系统对数据增删改的需求。引入了基于代价的查询优化器，以及当前 数据仓库 系统所流行的一些黑科技，包括机器码级别的向量计算，算子间和算子内的并行，节点内和节点间并行，使用LLVM优化编译查询计划的本机代码等。这些黑科技极大地提高了数据查询和分析的性能，为用户带来了更好的体验，解决了特定场景当中的业务痛点。

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如

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分布式事务 技术背景 在分布式share nothing架构下，表的数据分布在不同的节点上。客户端的一条或多条语句可能会同时修改多个节点上的数据，这种情况下，会产生分布式事务。分布式事务需要关注： 在各个节点上事务的原子性，分布式事务在所有节点上要么全部成功要么全部失败。 事务的

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分布式消息（Kafka） 分布式消息（Kafka）连接器包含“Topic列表”、“发送数据”、“指定分区发送”三个执行动作和“消费消息”一个触发事件。 连接参数 创建分布式（Kafka）连接时连接参数说明如表1所示。如果需要连接的Kafka配置了IP地址白名单限制，则需要放通 集成工作台 公网出口访问地址“124

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，多项技术优化，计算性能强劲稳定。配套25GE智能高速网卡，提供超高网络带宽和PPS收发包能力；提供最大512GiB基于DDR4的内存实例，适用于高内存计算应用。 适用场景 大规模并行处理 (MPP) 数据仓库 MapReduce和Hadoop分布式计算 分布式文件系统 网络文件系统、日志或数据处理应用

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一致性Hash技术和多表并行扩容等技术，助力扩容性能提升。 采用一致性Hash技术使得重分布过程中需要迁移的数据量最小。 重分布过程中支持多表并行及用户自主选择表的重分布顺序。 支持扩容进度查询，实时监控扩容进度。 随着节点数增加，集群性能线性增长。 如图2所示，在全并行分布式架构下，DWS

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MapReduce和HDFS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。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local

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单击“云存储配置”模块中的“编辑”，进入云存储配置页面。 单击选择“配置并行文件系统”。 图2 配置并行文件系统 从下拉框中选择已授权的并行文件系统名称。 如需新增授权，可以单击下拉框右侧“去授权并行文件系统”进行添加，具体操作请参考授权并行文件系统。 参考表1配置容器挂载的路径和权限。 表1 参数说明

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创建并行文件系统 用户可以通过控制台创建并行文件系统。 操作步骤 在管理控制台首页，选择“服务列表 > 存储 > 对象存储服务 ”。 选择左侧导航栏的“并行文件系统”，进入并行文件系统控制台。 单击界面右上角的“创建并行文件系统”，进入创建页面。 图1 创建并行文件系统 (可选）复制并行文件系统配置。

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