管理HetuEngine计算实例 配置HetuEngine资源组 配置HetuEngine Worker节点数量 配置HetuEngine维护实例 导入导出HetuEngine计算实例配置 查看HetuEngine实例监控页面 查看HetuEngine Coordinator和Worker日志

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通用计算型 通用计算型单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署通用类业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含C系列，S系列，M系列，kC系列，kM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 通用计算型单元 名称 算力配置

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通用计算型 通用计算型实例类型总览 通用计算型 弹性云服务器 主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由

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向量距离计算接口 l2_distance 功能说明：计算两个向量的欧式距离。 入参1的类型：floatvector 入参2的类型：floatvector 出参类型：float8 代码示例： gaussdb=# SELECT l2_distance(floatvector('[1,2

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计算sha256 功能介绍 计算sha256，加密字段值为uuid。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/sha256/{key} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 关键字，加密字段值为uuid。 最小长度：1 最大长度：16384

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成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real

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科学计算器 科学计算器，可以计算正弦，正切，指数，加减乘除等。 连接参数 科学计算器连接器使用自定义认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 科学计算器 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description

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读取数据。其是传入参数argv[1]指定数据路径 - text 2.筛选女性网民上网时间数据信息 - filter 3.汇总每个女性上网时间 - map/map/reduceByKey 4.筛选出时间大于两个小时的女性网民信息 - filter """ inputPath =

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专属计算集群服务是专属云解决方案中的核心服务，为专属云解决方案提供了计算专属的能力，专属云为隔离的区域，用户需开通专属云后才能申请物理设备资源使用专属计算集群服务，专属计算集群服务为专属云中各服务提供了计算资源进行使用。 在专属云内，计算资源不计费，使用用户已申请的设备节点计算资源。

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Spark SQL样例程序（Scala） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： object

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Scala样例代码 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： object CollectFemaleInfo

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Spark SQL样例程序（Scala） 功能简介 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollection： object

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开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 创建表，将日志文件数据导入到表中。 筛选女性网民，提取上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 父主题： Spark SQL程序

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统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作，并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果。

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统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作，并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果。

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统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 读取文本数据，生成相应DataStream，解析数据生成UserRecord信息。 筛选女性网民上网时间数据信息。 按照姓名、性别进行keyby操作，并汇总在一个时间窗口内每个女性上网时间。 筛选连续上网时间超过阈值的用户，并获取结果。

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开发思路 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为四个部分： 创建表，将日志文件数据导入到表中。 筛选女性网民，提取上网时间数据信息。 汇总每个女性上网总时间。 筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，

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统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 主要分为三个部分： 从原文件中筛选女性网民上网时间数据信息，通过类CollectionMapper继承Mapper抽象类实现。 汇总每个女性上网时间，并输出时间大于两个小时的女性网民信息，通过类CollectionReducer继承Reducer抽象类实现。

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{ //将同一个女性的两次停留时间相加，求和 return (integer + integer2); } }); //筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息 JavaPairRDD<String

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{ //将同一个女性的两次停留时间相加，求和 return (integer + integer2); } }); //筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息 JavaPairRDD<String

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{ //将同一个女性的两次停留时间相加，求和 return (integer + integer2); } }); //筛选出停留时间大于两个小时的女性网民信息 JavaPairRDD<String

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