批处理batch 更多内容
  • 普通任务(Job)和定时任务(CronJob)

    Job和CronJob是负责批量处理短暂的一次性任务(short lived one-off tasks),即仅执行一次的任务,它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 Job:是Kubernetes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(Deployme

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  • 使用Job和CronJob创建任务负载

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  • 创建并提交Spark作业

    上传分组资源:上传Spark作业所需的资源包。 查询组内资源包:确认上传的资源包是否正确。 创建批处理作业:创建并提交Spark批处理作业。 查询批处理作业状态:查看批处理作业状态。 查询批处理作业日志:查看批处理作业日志。 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息

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  • 创建网格为什么会自动创建一个otel-collector工作负载?

    图中的OTLP、Jaeger、Prometheus格式。 Processors 处理器Processors用于处理Receivers收集到的数据,例如常用的batch处理器,用于对遥测数据进行批处理。 Exporters 导出器Exporters是将遥测数据发送到指定后端的方式,它帮助我们更好地可视化和分析遥测数据。

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  • 配置Hive Beeline高可靠性

    操作场景 在批处理任务运行过程中,beeline客户端由于网络异常等问题断线时,Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时,已经提交过的任务不再重新执行,直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中,HiveServer服务由于某些原

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  • 配置Hive Beeline高可靠性

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  • 查询所有batch/v1beta1的API

    查询所有batch/v1beta1的API 功能介绍 get available resources 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1beta1 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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  • 查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh

    查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh 功能介绍 查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh 请求参数 表1 请求Header参数 参数

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  • Iceberg常用参数

    vectorization.batch-size 5000 Parquet矢量化读取的批处理大小。 read.orc.vectorization.enabled false 用于控制是否使用ORC矢量化读取。 read.orc.vectorization.batch-size 5000 ORC矢量化读取的批处理大小。

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  • 测试Kafka生产速率和CPU消耗

    测试Kafka生产速率和CPU消耗 本章节从批处理大小、是否跨AZ生产、副本数、同步/异步复制的维度进行分布式消息服务Kafka版的性能测试,对比客户端消息生产速率和服务端CPU消耗,得出性能测试结果。 测试场景一(批处理大小):相同的Kafka实例和Topic,不同的消息大小

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  • Spark作业相关API

    Spark作业相关API 创建批处理作业 查询批处理作业列表 查询批处理作业详情 查询批处理作业状态 取消批处理作业

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  • DLI作业开发流程

    可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务。通过在 DLI 提供的弹性资源池队列上提交作业,简化了资源管理和作业调度。 支持多种数据源和格式,提供了丰富的数据处理能力,包括但不限于SQL查询、机器学习等。详细操作请参考创建Spark作业。 适用于大规模数据处理和分析,如机器学

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  • scala样例代码

    比pushdown降低更多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限,默认为1000。如果单条数据非常大,在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限,则停止存储数据,以batch.size.bytes为准,提交该批次的数据。

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  • 数据湖探索简介

    体内容请参考《 数据湖探索 SQL语法参考》。 Spark作业提供全托管式Spark计算特性:用户可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务,在全托管Spark队列上进行数据分析。具体内容请参考《 数据湖 探索API参考》。 多数据源分析: Spark跨源连

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  • 查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API

    查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 功能介绍 查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1 请求参数 表1 请求Header参数

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    at”即可。 图1 预处理数据报错 数据预处理完成标识。 图2 数据预处理完成 新建data目录并移动处理好的数据。 mkdir data mv meg-gpt2* ./data mv gpt2* ./data 步骤2 单机单卡训练 本小节使用上文的服务器环境和安装好的模型,

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  • 修改Kafka Topic配置

    日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小,如果启用消息压缩,则表示压缩后的最大批处理大小。 如果增加“批处理消息最大值”的值,且存在消费者版本早于0.10.2,此时消费者的“fetch size”值也必须增加,以便消费者可以获取增加后的批处理大小。 描述 Topic的描述信息。

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  • 创建普通任务(Job)

    普通任务是一次性运行的短任务,部署完成后即可执行。正常退出(exit 0)后,任务即执行完成。 普通任务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、Statefulset)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

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  • API概览

    Flink作业模板相关API 包括新建模板、更新模板、删除模板和查询模板列表。 Spark作业相关API 包括创建批处理作业、取消批处理作业、查询批处理作业列表、查询批处理作业详情、查询批处理作业状态和查询批处理作业日志。 Spark作业模板相关API 包括保存SQL模板、创建作业模板等模板相关API。

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  • Impala应用开发简介

    对象存储服务(OBS)中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法(Hive SQL)、ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提

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  • Impala应用开发简介

    或对象存储服务(OBS)中的Hadoop数据提供快速,交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外,Impala还使用与Apache Hive相同的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue中的Impala查询UI)。这为实时或面向批处理的查询提

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