Flink应用开发简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分：

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管理科学计算大模型部署任务 模型更新、修改部署 成功创建部署任务后，如需修改已部署的模型或配置信息，可以在详情页面单击右上角的“模型更新”或“修改部署”进行调整。更新模型时可以替换模型和修改作业配置参数，但在修改部署时模型不可替换或修改作业配置参数。 在“模型更新”或“修改部署”

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如某导购网站 日志分析 业务，存储经常扩容，计算需求没有明显增长，计算资源浪费；某互联网客户推荐业务，存储容量缓慢线性增加，计算突发需求大，峰值计算资源消耗是低谷时几十倍，无法弹性使用计算资源。使用对象存储代替HDFS/本地盘，计算存储分离，多种计算组件独立部署，计算和存储各自按需使用，避免绑定性浪费，结构化降本30%。

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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

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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

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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

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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

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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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数可设置用户自定义的查询并行度。 SMP适用场景与限制 SMP适用场景： 支持并行的算子 计划中存在以下算子支持并行： Scan：支持行存普通表和行存分区表顺序扫描、列存普通表和列存分区表顺序扫描、HDFS内外表顺序扫描；支持GDS数据导入的外表扫描并行。以上均不支持复制表。 J

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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优化了读取块数据的并行性。 为了优化并行数据处理及并行读取块数据，CarbonData根据块的局域性申请executor，因此CarbonData可获得所有节点上的executor。 为了优化并行数据处理及并行读取块数据，运用动态分配的用户需配置以下特性。 使用参数“spark.dynamicAllocation

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优化了读取块数据的并行性。 为了优化并行数据处理及并行读取块数据，CarbonData根据块的局域性申请executor，因此CarbonData可获得所有节点上的executor。 为了优化并行数据处理及并行读取块数据，运用动态分配的用户需配置以下特性。 使用参数“spark.dynamicAllocation

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object 数据来源，与inputs二选一。 description 否 String 数据处理任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 inputs 否 Array of ProcessorDataSource objects 数据来源列表，与data_source二选一。

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ctions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。 图11 RDD操作示例 RDD看起来与Scala集合类型没有太大差别，但数据和运行模型大相迥异。 val file = sc

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华为云如何计算账期？ 为方便理解华为云的账期计算规则，请先了解以下名词： 名称 解释 账期 账单消费时间所对应的自然月份，每条账单均有对应的账期。月度账单基于一个账期进行统计和汇总。 消费时间 某条消费记录产生的时间。如包年/包月资源为发生购买，续费等操作的时间，按需资源为每小时产生消费的开始和结束时间段。

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%。 方案架构 针对传统企业在大数据场景面临的问题，华为云提供了基于 对象存储服务 OBS作为统一 数据湖 存储的大数据存算分离方案。 图1 基于OBS的华为云大数据存算分离方案 华为云大数据存算分离方案基于对象存储服务OBS的大容量高带宽能力，以及多协议共享访问技术（HDFS/POSIX/OBS

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还具备稳定低时延、存储成本低、FastLoad极速导入三大核心能力，拥有丰富的线上广告、推荐类业务的实践案例。 方案优势 FastLoad极速数据导入，效率提升5-10倍 传统数据库只能通过标准协议逐条写入数据，先经过计算层复杂结算，再写入存储层。因此，大数据平台定期导入的数百G

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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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数据处理支持什么类型脚本？ 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎，用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题： 数据处理

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数据处理场景介绍 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带

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出现非法字符，请酌情考虑开启此参数。 当前屏蔽数据编码校验仅在服务端编码与数据编码保持一致时生效，即copy_special_character_version='no_error'时，数据库服务端编码须与数据文件编码保持一致，否则会报错；未指定数据编码时，数据编码默认为客户端编码。

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