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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(高性能存儲(chǔ),只有并行文件系統(tǒng)支持) x-obs-version string 否 桶所在的 OBS 服務(wù)版本號(hào) x-obs-fs-file-interface string 否 是否為并行文件系統(tǒng)。取值包含Enabled(并行文件系統(tǒng))。不攜帶此頭域表示不屬于并行文件系統(tǒng)。 x-obs-epid來自：百科
- 并行執(zhí)行 更多內(nèi)容
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it，請(qǐng)使用 切換 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 /v2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![]()
云數(shù)據(jù)庫 高級(jí)特性 本課程主要介紹華為云數(shù)據(jù)庫TaurusDB的高級(jí)特性，包括：海量存儲(chǔ)能力、備份恢復(fù)實(shí)現(xiàn)機(jī)制、秒級(jí)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![]()
華為云E CS （彈性云服務(wù)器） 如果待遷移實(shí)例較多，可準(zhǔn)備多臺(tái)ECS并行遷移 CPU/內(nèi)存 部分遷移工具支持多線程并行導(dǎo)入，使用高規(guī)格ECS，能提升導(dǎo)入速度。 華為云ECS（彈性云服務(wù)器） 如果待遷移實(shí)例較多，可準(zhǔn)備多臺(tái)ECS并行遷移 可用磁盤空間 ECS需要預(yù)留足夠的可用磁盤空間，存儲(chǔ)壓縮文件以及解壓后的緩存數(shù)據(jù)文件。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![]()
一個(gè)部署任務(wù)同時(shí)部署到多臺(tái)主機(jī)和主機(jī)組，每個(gè)原子步驟獨(dú)立輸出清晰日志，部署失敗時(shí)能夠快速定位原因并解決； 支持保存自定義模板； 支持設(shè)置參數(shù)并進(jìn)行動(dòng)態(tài)執(zhí)行； 支持無縫集成流水線，支持流水線執(zhí)行參數(shù)。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
、發(fā)布等多項(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。 使用方式：利用流水線技術(shù)將開發(fā)過程中的多個(gè)活動(dòng)按需進(jìn)行關(guān)聯(lián)管理，或并行或串行，按需進(jìn)行執(zhí)行，提升交付效率。 流水線 CloudPipeline 提供可視化、可定制的持續(xù)交付流水線服務(wù)，實(shí)現(xiàn)縮短交付周期和提升交付質(zhì)量的效果來自：百科![]()
一個(gè)部署任務(wù)同時(shí)部署到多臺(tái)主機(jī)和主機(jī)組，每個(gè)原子步驟獨(dú)立輸出清晰日志，部署失敗時(shí)能夠快速定位原因并解決。 支持保存自定義模板。 支持設(shè)置參數(shù)并進(jìn)行動(dòng)態(tài)執(zhí)行。 支持無縫集成流水線，支持流水線執(zhí)行參數(shù)。 使用部署服務(wù)可以做什么？ 部署服務(wù)提供的功能如下表所示。 部署服務(wù)的工作原理是什么？ 部署服務(wù)提供兩種部署類型：來自：百科![]()
僅分布式部署形態(tài)可選。數(shù)據(jù)庫中包含的協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)（CN，Coordinator Node）數(shù)量，協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)接收來自應(yīng)用的訪問請(qǐng)求，并向客戶端返回執(zhí)行結(jié)果；負(fù)責(zé)分解任務(wù)，并調(diào)度在各分片上并行執(zhí)行?？蛇x1~9，后續(xù)可擴(kuò)容至256。 GaussDB 優(yōu)質(zhì)文章錦集 產(chǎn)品動(dòng)態(tài) 技術(shù)創(chuàng)新+開放共贏 華為云GaussDB加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型來自：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![]()
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。 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(jì)算的數(shù)據(jù)可以來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，如Local來自：專題![]()
自動(dòng)化的并行或串行執(zhí)行 區(qū)塊鏈 創(chuàng)建、邀請(qǐng)、通知、審批等任務(wù)。處理器在任務(wù)調(diào)度的時(shí)候根據(jù)反射自動(dòng)匹配不同的任務(wù)類型，并通過分析嵌套深度解析任務(wù)下的子任務(wù)，生成多個(gè)并行任務(wù)流。自動(dòng)化的流程引擎可以處理用戶下發(fā)的特定任務(wù)、執(zhí)行定時(shí)任務(wù)（如監(jiān)控、日志、審計(jì)、告警、清理等）。任務(wù)執(zhí)行需具備原來自：百科![]()
5、桶是OBS中存儲(chǔ)對(duì)象的容器，在上傳對(duì)象前需要先創(chuàng)建桶，請(qǐng)參見步驟五：創(chuàng)建桶。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 6、將數(shù)據(jù)上傳至OBS，請(qǐng)參見步驟六：上傳對(duì)象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 7、從OBS中下載數(shù)據(jù)，請(qǐng)參見步驟七：下載對(duì)象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 OBS對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)工具匯總來自：專題![]()
13:12:55 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL) 華為GaussDB (DWS)是華為云提供的企業(yè)級(jí)的大規(guī)模并行處理(Massive Parallel Processing)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)，主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，為超大規(guī)模 數(shù)據(jù)管理 提供高性價(jià)比的來自：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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