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- dataset 內(nèi)容精選 換一換
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Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的模塊。在Spark應(yīng)用中，可以無縫地使用SQL語句亦或是DataSet API對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。 SparkSQL以及DataSet還提供了一種通用的訪問多數(shù)據(jù)源的方式，可來自：專題
- dataset 相關(guān)內(nèi)容
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SQL作業(yè)。 Spark作業(yè) Spark作業(yè)是指用戶通過可視化界面和RESTful API提交的作業(yè)，支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全棧作業(yè)。 CU CU是隊(duì)列的計(jì)價(jià)單位。1CU=1Core 4GMem。不同來自：百科rts-example/tree/master/Using%20MXNet%20to%20Create%20a%20MNIST%20Dataset%20Recognition%20Application 注意：在實(shí)踐中，啟動(dòng)了推理服務(wù)完成了測試之后要及時(shí)點(diǎn)擊右上角的停止按鍵停止服務(wù)，防止一直啟動(dòng)造成賬號(hào)欠費(fèi)。來自：百科
- dataset 更多內(nèi)容
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Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite來進(jìn)行查詢的解析，校驗(yàn)以及優(yōu)化，可以與DataStream和DataSet API無縫集成，并支持用戶自定義的標(biāo)量函數(shù)，聚合函數(shù)以及表值函數(shù)。簡化數(shù)據(jù)分析、ETL等應(yīng)用的定義。 CEP in SQL Flin來自：百科![]()
Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite來進(jìn)行查詢的解析，校驗(yàn)以及優(yōu)化，可以與DataStream和DataSet API無縫集成，并支持用戶自定義的標(biāo)量函數(shù)，聚合函數(shù)以及表值函數(shù)。簡化數(shù)據(jù)分析、ETL等應(yīng)用的定義。 CEP in SQL Flin來自：專題![]()
用戶使用ModelArts預(yù)置算法訓(xùn)練模型。 1、進(jìn)入ModelArts的AI Gallery。 2、在AI Gallery中，下載dataset_mask_detection_500數(shù)據(jù)集。 在數(shù)據(jù)集詳情頁，單擊“下載”，根據(jù)頁面指導(dǎo)，將數(shù)據(jù)集下載至 OBS 路徑下（后續(xù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集來自：專題![]()
本文介紹了【對dataset模塊dataset的部分注釋】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的dataset相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請點(diǎn)擊查閱更多詳情。來自：其他![]()
是否必選 參數(shù)類型 描述 datasetName 否 String Name of the dataset stored as metadata -> name on the dataset for Flocker should be considered as deprecated來自：百科![]()
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