老化时间 72小时 72小时 同步复制 不开启 不开启 同步落盘 不开启 不开启 消息时间戳类型 CreateTime CreateTime 批处理消息最大值 10485760字节 10485760字节 配置Kafka自动创建Topic 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。

查看更多 →

Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

查看更多 →

开发Pipeline作业 对已新建的作业进行开发和配置。 开发Pipeline模式的批处理作业和实时处理作业，请您参考编排作业节点、配置作业基本信息、配置作业参数和调测并保存作业章节。 前提条件 已创建作业，详情请参见新建作业。 当前用户已锁定该作业，否则需要通过“抢锁”锁定作业

查看更多 →

支持推理流量多种分发策略，配合升腾算子开发，成本降低30%，性能提升50%。 支持鲲鹏容器：面向鲲鹏硬件优化容器平台；多核优势，契合整形批处理计算，价格持平情况，性能最大可提升40%。 支持SDI硬件卸载：节点各类Agent由硬件承载，用户节点资源利用率提升30%。

查看更多 →

在流处理表中的 SQL 查询中，分组窗口函数的 time_attr 参数必须引用一个合法的时间属性，且该属性需要指定行的处理时间或事件时间。 对于批处理的 SQL 查询，分组窗口函数的 time_attr 参数必须是一个 TIMESTAMP 类型的属性。 表1 分组函数表 分组窗口函数 说明

查看更多 →

Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

查看更多 →

自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。

查看更多 →

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：

查看更多 →

制台”，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 创建一个批处理的Pipeline作业并进入作业配置页面。 选择Data_Quality_Monitor数据质量监控算子，将该节点拖入空白页面。并配置节点属性参数。

查看更多 →

区数修改为6，新增分区分布在broker-1和broker-2上，不同步复制，不同步落盘，消息时间类型为LogAppendTime，最大批处理大小10485760。 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/instances/{instance_id}/topics

查看更多 →

态改变到目标状态。 详细信息请参见Deployment。 短时任务（Job） Job是用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。

查看更多 →

行计算，同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 MapReduce和YARN的关系 MapReduce是运行在YARN之上的一个批处理计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和Ta

查看更多 →

CREATING 集群正在创建中，当前不可用。 AVAILABLE 集群可用。 SUSPENDED 由于长时间未使用，集群当前处于挂起状态，可通过创建批处理作业接口，重新激活集群。 RECOVERING 集群处于挂起恢复状态，当状态变为AVAILABLE时可再次使用。 示例 请求样例： None

查看更多 →

pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 MapReduce服务 （ MRS

查看更多 →

“新建分支”，基于主分支创建一条属于您的开发分支。 CodeArts Repo当前仅支持一次克隆一个代码仓库，如果想要一次克隆多个代码仓库到本地，您可以通过Shell或者批处理命令实现多个仓库下载。 父主题： 克隆/下载代码仓库到本地

查看更多 →

配置任务组 通过配置任务组，可以更细粒度的进行当前任务组中的作业节点的并发数控制。 约束限制 该功能不支持实时处理作业，只支持批处理作业。 任务组不能跨工作空间去使用。 对于Pipeline作业，每个节点都可以配置一个任务组，也可以在作业里面统一配置任务组，如果配置了作业级任务组，则优先级高于节点的任务组。

查看更多 →

Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative

查看更多 →

，请参考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1，2，3部分的性能调优的内容，并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下： 尽量使用ORC File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩

查看更多 →

定位到%windir%\system32\wbem目录。 将子文件夹Repository重命名为Repository.old。 创建一个批处理文件，包含下面的信息： cd %windir%\system32\wbem for /f %%s in ('dir /b /s %windir%\system32\wbem\*

查看更多 →

Insight，简称 DLI ）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务，支持数据入湖、 数据仓库 、BI、AI融合等能力。 云数据库 RDS for MySQL：云数据库

查看更多 →

Top-N 功能描述 Top-N 查询是根据列排序找到N个最大或最小的值。最大值集和最小值集都被视为是一种 Top-N 的查询。若在批处理或流处理的表中需要显示出满足条件的 N 个最底层记录或最顶层记录， Top-N 查询将会十分有用。 语法格式 SELECT [column_list]

查看更多 →