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- 并行執(zhí)行 內(nèi)容精選 換一換
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B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題使用 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(shí)，請(qǐng)勿并行執(zhí)行其他任務(wù)，否則可能會(huì)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
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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(dòng)化價(jià)值交付 執(zhí)行觸發(fā)器 提供手動(dòng)、定時(shí)、倉庫聯(lián)動(dòng)的多種執(zhí)行觸發(fā)方式，可以在失敗點(diǎn)繼續(xù)執(zhí)行，可以滿足項(xiàng)目周期性持續(xù)交付，也可以為個(gè)人持續(xù)集成提供支持 質(zhì)量門禁 在每個(gè)階段增加針對(duì)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(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題
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B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
GaussDB 優(yōu)勢：超低復(fù)雜查詢時(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)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(diǎn)就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行，可以更加快速地返回計(jì)算的結(jié)果。每一個(gè)查詢?nèi)蝿?wù)都會(huì)被平均地分配到所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行地執(zhí)行，這大大縮短了查詢所需要的時(shí)間。 MPP架構(gòu)可以通過簡單地增加或減少計(jì)算節(jié)點(diǎn)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(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
Coordinator HetuEngine計(jì)算實(shí)例的管理節(jié)點(diǎn)，提供SQL接收、SQL解析、生成執(zhí)行計(jì)劃、執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化、分派任務(wù)和資源調(diào)度等能力。 Worker HetuEngine計(jì)算實(shí)例的工作節(jié)點(diǎn)，提供數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)并行拉取，分布式SQL計(jì)算等能力。 HetuEngine跨源功能 功能簡介 出于管來自：專題![]()
時(shí)，一般會(huì)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(jì)算的特點(diǎn)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(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
分解來看，Spark分成控制端(Driver)和執(zhí)行端（Executor）?？刂贫素?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(jì)算的數(shù)據(jù)可以來自多個(gè)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(jì)算。在計(jì)算完成后，也可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HDFS。來自：專題![]()
e-init，請(qǐng)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(shí)，請(qǐng)勿并行執(zhí)行其他任務(wù)，否則可能會(huì)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![]()
資源釋放時(shí)：資源將被釋放，實(shí)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(jì)算。 無共享Master特點(diǎn) 1來自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題![]()
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)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(diǎn)并行，把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn)；其次利用SMP算子級(jí)并行，將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算；最后通過指令級(jí)并行，實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù)，進(jìn)而大幅度降低查詢時(shí)延。來自：專題
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