- 大數(shù)據(jù)計(jì)算框架 內(nèi)容精選 換一換
-
HyperMPI是基于Open MPI 4.0.3和Open UCX 1.6.0,支持MPI-V3.1標(biāo)準(zhǔn)的并行計(jì)算API接口,新增了優(yōu)化的集合通信計(jì)算框架。HyperMPI對(duì)數(shù)據(jù)密集型和高性能計(jì)算提供了網(wǎng)絡(luò)加速能力,使能了節(jié)點(diǎn)間高速通信網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)內(nèi)共享內(nèi)存機(jī)制,以及優(yōu)化的集合通信算法。 使用說(shuō)明 Decompress來(lái)自:百科
- 大數(shù)據(jù)計(jì)算框架 相關(guān)內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云持續(xù)保證音視頻體驗(yàn)質(zhì)量三大利器? 華為云持續(xù)保證音視頻體驗(yàn)質(zhì)量三大利器? 時(shí)間:2023-01-10 14:46:03 【視頻服務(wù)最新活動(dòng)】 華為云音視頻服務(wù)憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長(zhǎng)期技術(shù)積累,快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場(chǎng)景、全互動(dòng)來(lái)自:百科HCIA-AI V3.0系列課程。本課程將主要講述華為AI開發(fā)框架Mindspore。首先介紹Mindspore的結(jié)構(gòu)以及設(shè)計(jì) 思路,接下來(lái)通過AI計(jì)算框架的問題與難點(diǎn),介紹Mindspore的特性。最后通過基 于Mindspore的開發(fā)與應(yīng)用來(lái)進(jìn)入了解這一開發(fā)框架。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工來(lái)自:百科
- 大數(shù)據(jù)計(jì)算框架 更多內(nèi)容
-
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 時(shí)間:2021-05-25 16:02:57 存儲(chǔ)與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)性能要求相對(duì)低,要求大容量存儲(chǔ)介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來(lái)自:百科
到秒。 場(chǎng)景特點(diǎn):面向流數(shù)據(jù),支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作,毫秒級(jí)時(shí)延。 適用場(chǎng)景:實(shí)時(shí) 日志分析 ,網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控,實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備,上傳數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DIS)或者其來(lái)自:百科
加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫(kù) 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來(lái)自:專題
應(yīng)用升級(jí)、更新維護(hù)工作量大,對(duì)于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應(yīng)用0改動(dòng): 1. 大表分片:支持按Hash等算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分片; 2. 自動(dòng)路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復(fù)用:通過MySQL實(shí)例的連接池復(fù)用,大幅提升數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來(lái)自:百科
對(duì)某個(gè)key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時(shí)候,使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)就會(huì)遇到性能瓶頸,造成較大的時(shí)延。 使用分布式緩存服務(wù)(D CS )的Redis版本,可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢(shì)在于: 數(shù)據(jù)保存在緩存中,讀寫速度非???。 提供字符串(String)、來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 區(qū)塊鏈 三大核心技術(shù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過 華為云區(qū)塊鏈三大核心技術(shù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過 時(shí)間:2022-11-24 09:57:20 近日,國(guó)際電信聯(lián)盟第十六研究組(ITU-T SG16)召開全體會(huì)議,由華為云區(qū)塊鏈團(tuán)隊(duì)牽頭的三個(gè)區(qū)塊鏈國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)順利通過立項(xiàng),分別是:來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 時(shí)間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái))對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理,形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù),具有多角度、多層次、多粒度等特征,支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來(lái)自:百科
云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索( DLI )中數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)基本相同,它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元,賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫(kù)為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫(kù)是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來(lái)自:百科
- Spark 教程:實(shí)時(shí)集群計(jì)算框架
- 大數(shù)據(jù)入門(五)-分布式計(jì)算框架MapReduce
- 函數(shù)計(jì)算框架OpenWhisk架構(gòu)解析
- 函數(shù)計(jì)算框架OpenFaaS架構(gòu)解析
- 如何用Python實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算框架
- Golang框架實(shí)戰(zhàn)-KisFlow流式計(jì)算框架(1)-概述
- MapReduce編程模型和計(jì)算框架
- 大數(shù)據(jù)Flink進(jìn)階(四):Flink應(yīng)用場(chǎng)景以及其他實(shí)時(shí)計(jì)算框架對(duì)比
- 基于實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景的分布式計(jì)算框架選型指南——附多維度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比
- KubeEdge,一個(gè)Kubernetes原生邊緣計(jì)算框架