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- 并行執(zhí)行 內(nèi)容精選 換一換
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使用 切換 彈性云服務(wù)器 操作系統(tǒng)（安裝Cloud-init）接口。 接口約束 不包含系統(tǒng)盤的彈性云服務(wù)器不能切換操作系統(tǒng)。 執(zhí)行切換操作系統(tǒng)任務(wù)時，請勿并行執(zhí)行其他任務(wù)，否則可能會引起切換操作系統(tǒng)失敗。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口。 URI POST /v1來自：百科于服務(wù)等待處理以及注冊Pod信息等。它的特點是： 1. 先于業(yè)務(wù)容器開始執(zhí)行； 2. 順序執(zhí)行，執(zhí)行成功退出（exit 0），全部執(zhí)行成功后開始啟動業(yè)務(wù)容器。 Containers：業(yè)務(wù)容器。特點是： 并行啟動，啟動成功后一直Running 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，來自：百科
- 并行執(zhí)行 相關(guān)內(nèi)容
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提供可視化的方式按需定制工作流程，自由配置執(zhí)行階段，階段內(nèi)任務(wù)串并行可選，滿足CI/CD/DevOps場景下的自動化價值交付 執(zhí)行觸發(fā)器 提供手動、定時、倉庫聯(lián)動的多種執(zhí)行觸發(fā)方式，可以在失敗點繼續(xù)執(zhí)行，可以滿足項目周期性持續(xù)交付，也可以為個人持續(xù)集成提供支持 質(zhì)量門禁 在每個階段增加針對任務(wù)執(zhí)行結(jié)果的質(zhì)量門來自：百科B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時延。來自：專題
- 并行執(zhí)行 更多內(nèi)容
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B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
情況，做到了數(shù)據(jù)分庫分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計算節(jié)點上被并行地執(zhí)行，可以更加快速地返回計算的結(jié)果。每一個查詢?nèi)蝿?wù)都會被平均地分配到所有的計算節(jié)點上并行地執(zhí)行，這大大縮短了查詢所需要的時間。 MPP架構(gòu)可以通過簡單地增加或減少計算節(jié)點數(shù)達(dá)到改變系統(tǒng)來自：百科![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
GaussDB 優(yōu)勢：超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
Coordinator HetuEngine計算實例的管理節(jié)點，提供SQL接收、SQL解析、生成執(zhí)行計劃、執(zhí)行計劃優(yōu)化、分派任務(wù)和資源調(diào)度等能力。 Worker HetuEngine計算實例的工作節(jié)點，提供數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)并行拉取，分布式SQL計算等能力。 HetuEngine跨源功能 功能簡介 出于管來自：專題![]()
時，一般會把任務(wù)先分解成更小規(guī)模的任務(wù)，通過增加并發(fā)的方式來提高性能。而鯤鵬多核計算的特點能進(jìn)一步的提高大數(shù)據(jù)任務(wù)的并發(fā)度與大數(shù)據(jù)多任務(wù)并行執(zhí)行的需求天然匹配。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設(shè)數(shù)據(jù)量比較大，比如說是1TB，首先我們將原數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。比如說128M來自：百科![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
e-init，請使用 重裝彈性云服務(wù)器操作系統(tǒng)（未安裝Cloud-init）接口。 不包含系統(tǒng)盤的彈性云服務(wù)器不能執(zhí)行重裝操作。 執(zhí)行重裝操作系統(tǒng)任務(wù)時，請勿并行執(zhí)行其他任務(wù)，否則可能會引起重裝操作系統(tǒng)失敗。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口。 URI POST來自：百科![]()
分解來看，Spark分成控制端(Driver)和執(zhí)行端（Executor）。控制端負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度，執(zhí)行端負(fù)責(zé)任務(wù)執(zhí)行。 通常，Spark中計算的數(shù)據(jù)可以來自多個數(shù)據(jù)源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用戶可以一次讀取大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計算。在計算完成后，也可以將數(shù)據(jù)存儲到HDFS。來自：專題![]()
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資源釋放時：資源將被釋放，實例將被刪除，刪除前將依據(jù)用戶策略決定是否執(zhí)行回收站備份。 GaussDB學(xué)習(xí) 及使用指南 常見的MPP產(chǎn)品 無共享Master：Vertica，Teradata。 共享Master：Greenplum，Netezza。 MPP特征 任務(wù)并行執(zhí)行，分布式計算。 無共享Master特點 1來自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令同時操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時延。來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫 高級特性 本課程主要介紹華為云數(shù)據(jù)庫TaurusDB的高級特性，包括：海量存儲能力、備份恢復(fù)實現(xiàn)機(jī)制、秒級主備切換、彈性擴(kuò)展、并行執(zhí)行及NDP算子下推等。 TaurusDB OLTP概述 本課程介紹華為TaurusDB云數(shù)據(jù)庫的特性、結(jié)構(gòu)和云數(shù)據(jù)庫配套工具等。 華為云TaurusDB來自：專題
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