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- 并行執(zhí)行 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科獲取指定函數(shù)流執(zhí)行實(shí)例列表ListWorkflowExecutions 獲取指定函數(shù)流執(zhí)行實(shí)例列表ListWorkflowExecutions 時(shí)間：2023-08-09 11:51:11 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 獲取指定函數(shù)流執(zhí)行實(shí)例列表 調(diào)試來自：百科
- 并行執(zhí)行 相關(guān)內(nèi)容
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DWS采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 查詢高性能，萬億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng) DWS后臺(tái)還通過算子多線程并行執(zhí)行、向量化計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)指令在寄存器并行執(zhí)行，以及LL來自：百科任務(wù)，并調(diào)度任務(wù)分片在各DN上并行執(zhí)行。 自動(dòng)數(shù)據(jù)備份 支持將集群快照自動(dòng)備份到EB級(jí)對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS （Object Storage Service）中，方便利用業(yè)務(wù)空閑期對(duì)集群做周期備份以保證集群異常后的數(shù)據(jù)恢復(fù)。 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)的完整備份，記錄了這一時(shí)刻指定集群的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。來自：百科
- 并行執(zhí)行 更多內(nèi)容
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數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 MPP：大規(guī)模并行處理(Massively Parallel Processing) MPP是將任務(wù)并行的分散到多個(gè)服務(wù)器和節(jié)點(diǎn)上，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上計(jì)算完成后，將各自部分的結(jié)果匯總在一起得到最終的結(jié)果。 特征 任務(wù)并行執(zhí)行，分布式計(jì)算。 常見的MPP產(chǎn)品 無共來自：百科![]()
負(fù)責(zé)分解任務(wù)，并調(diào)度任務(wù)分片在各DN上并行執(zhí)行。 自動(dòng)數(shù)據(jù)備份：支持將集群快照自動(dòng)備份到EB級(jí)對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS（Object Storage Service），方便利用業(yè)務(wù)空閑期對(duì)集群做周期備份以保證集群異常后的數(shù)據(jù)恢復(fù)?？煺帐?a href=" http://www.cqfng.cn/special/gaussdb.html " target="_blank" style="text-decoration:underline;"> GaussDB (DWS)集群在某一時(shí)間點(diǎn)的完整備份來自：百科![]()
值，任務(wù)用指定值替換相應(yīng)參數(shù)執(zhí)行。 流水線串/并行執(zhí)行配置 根據(jù)用戶需求，可配置同一階段內(nèi)的任務(wù)串行執(zhí)行或并行執(zhí)行。 流水線基礎(chǔ)場(chǎng)景 通用軟件開發(fā) 1、場(chǎng)景特點(diǎn)：軟件開發(fā)中需要進(jìn)行代碼檢查、編譯打包、部署、測(cè)試等多項(xiàng)活動(dòng)，管理多個(gè)單獨(dú)的活動(dòng)比較復(fù)雜，增加管理成本。 2、使用方式：來自：專題![]()
并行文件存儲(chǔ)系統(tǒng) 并行文件存儲(chǔ)系統(tǒng) 彈性文件服務(wù) SFS 彈性文件服務(wù) SFS 提供按需擴(kuò)展的高性能文件存儲(chǔ)（NAS），可為云上多個(gè) 彈性云服務(wù)器 （Elastic Cloud Server，E CS ），容器（CCE&CCI），裸金屬服務(wù)器（BMS）提供共享訪問。 提供按需擴(kuò)展的高性能來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 進(jìn)入容器執(zhí)行命令connectCoreV1PostNamespacedPodExec 進(jìn)入容器執(zhí)行命令connectCoreV1PostNamespacedPodExec 時(shí)間：2023-12-20 17:11:11 功能介紹 進(jìn)入容器執(zhí)行命令。 調(diào)用方法 請(qǐng)參見如何調(diào)用API。來自：百科![]()
3、選擇“測(cè)試任務(wù)”頁簽，單擊“創(chuàng)建任務(wù)”。 輸入任務(wù)名稱，例如“taskA”，選擇執(zhí)行方式。 4、執(zhí)行方式分為串行和并行： 串行：每個(gè)測(cè)試任務(wù)下的用例按順序串行執(zhí)行。 并行：每個(gè)測(cè)試任務(wù)下的用例并行執(zhí)行。 5、單擊“添加用例”，在彈出的對(duì)話框中選擇已創(chuàng)建好用例，單擊“確定”。 6、配置完成后，單擊“保存”。來自：專題![]()
Coordinator： 整個(gè)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)入口和結(jié)果返回； 接收來自業(yè)務(wù)應(yīng)用的訪問請(qǐng)求； 分解任務(wù)并調(diào)度任務(wù)分片的并行執(zhí)行。 Data Node： 執(zhí)行查詢?nèi)蝿?wù)分片的邏輯實(shí)體。 GDS Loader： 并行數(shù)據(jù)加載，可配置多個(gè)； 支持文本文件格式，錯(cuò)誤數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 進(jìn)入容器執(zhí)行命令connectCoreV1GetNamespacedPodExec 進(jìn)入容器執(zhí)行命令connectCoreV1GetNamespacedPodExec 時(shí)間：2023-12-20 17:09:13 功能介紹 進(jìn)入容器執(zhí)行命令。 調(diào)用方法 請(qǐng)參見如何調(diào)用API。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分頁獲取指定函數(shù)流執(zhí)行實(shí)例列表ShowWorkflowExecutionForPage 分頁獲取指定函數(shù)流執(zhí)行實(shí)例列表ShowWorkflowExecutionForPage 時(shí)間：2023-08-10 10:13:50 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮來自：百科![]()
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 流程自定制 可視化的按需定制執(zhí)行流程及任務(wù)，并可指定任務(wù)串行/并行執(zhí)行 執(zhí)行自動(dòng)化 提供手工、定時(shí)、觸發(fā)器的啟動(dòng)方式，按照用戶定制流程自動(dòng)執(zhí)行任務(wù) 過程可視化 可隨時(shí)查看流水線執(zhí)行進(jìn)度/結(jié)果/報(bào)告/日志，提供健康度分析 高質(zhì)量保障 可根據(jù)任務(wù)執(zhí)行結(jié)果設(shè)置質(zhì)量門禁，提升軟件交付質(zhì)量來自：百科![]()
、發(fā)布等多種任務(wù)類型。 流水線階段中的任務(wù)支持串行執(zhí)行與并行執(zhí)行。 執(zhí)行狀態(tài)、執(zhí)行日志上報(bào)。 軟件包下載。 單任務(wù)執(zhí)行。 進(jìn)度統(tǒng)計(jì)。 流水線參數(shù)化執(zhí)行。 提供流水線執(zhí)行歷史記錄。 子任務(wù)查看功能。 流水線統(tǒng)計(jì)功能。 支持定時(shí)執(zhí)行。 支持根據(jù)需要定制流水線階段。 安全可靠，資源隔離來自：百科![]()
云知識(shí) 恢復(fù)一個(gè)執(zhí)行失敗狀態(tài)的工作流實(shí)例RestoreWorkflowExecution 恢復(fù)一個(gè)執(zhí)行失敗狀態(tài)的工作流實(shí)例RestoreWorkflowExecution 時(shí)間：2023-09-06 11:12:12 API網(wǎng)關(guān) 云計(jì)算 接口說明 本接口用于恢復(fù)一個(gè)執(zhí)行失敗狀態(tài)的工作流實(shí)例?；謴?fù)后來自：百科![]()
24小時(shí)人工值守。 高效率 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 CDM任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 多種數(shù)據(jù)源支持 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫、Hadoop、NoSQL、 數(shù)據(jù)倉庫 、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。來自：專題![]()
ld、Cmake等。 快速 利用云端構(gòu)建海量構(gòu)建資源，采用多樣化的云端構(gòu)建加速手段，實(shí)現(xiàn)本地構(gòu)建無法企及的構(gòu)建速度。 云上彈性資源，任務(wù)并行執(zhí)行。 全局和租戶兩級(jí)緩存。 專線網(wǎng)絡(luò)，傳輸更快。 易擴(kuò)展 了解詳情 產(chǎn)品詳情 編譯構(gòu)建的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？ 支持互聯(lián)網(wǎng)Web應(yīng)用，PC端應(yīng)用，移動(dòng)終端APP等編譯構(gòu)建場(chǎng)景來自：專題![]()
實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 時(shí)間：2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 用戶可以基于S來自：百科![]()
CDM任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hi來自：專題
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