- mapreduce任務(wù) 內(nèi)容精選 換一換
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Language語言操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),其基本原理是將HQL語言自動(dòng)轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù),從而完成對(duì)Hadoop集群中存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析。 Hive主要特點(diǎn)如下: · 海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析匯總。 · 將復(fù)雜的MapReduce編寫任務(wù)簡(jiǎn)化為SQL語句。 · 靈活的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式,支持JS來自:百科
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管理HiveQL執(zhí)行的生命周期并貫穿Hive任務(wù)整個(gè)執(zhí)行期間。 Compiler 編譯HiveQL并將其轉(zhuǎn)化為一系列相互依賴的Map/Reduce任務(wù)。 Optimizer 優(yōu)化器,分為邏輯優(yōu)化器和物理優(yōu)化器,分別對(duì)HiveQL生成的執(zhí)行計(jì)劃和MapReduce任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。 Executor 按照任務(wù)的依賴關(guān)系分別執(zhí)行MapReduce任務(wù)。來自:專題
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對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高,作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。 數(shù)據(jù)量巨大。 數(shù)據(jù)來源和格式多種多樣。 數(shù)據(jù)處理通常由多個(gè)任務(wù)構(gòu)成,對(duì)資源需要進(jìn)行詳細(xì)規(guī)劃。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Sp來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 定時(shí)任務(wù) 定時(shí)任務(wù) 時(shí)間:2020-12-10 20:07:23 定時(shí)任務(wù)是按照指定時(shí)間周期運(yùn)行的短任務(wù)。使用場(chǎng)景為在某個(gè)固定時(shí)間點(diǎn),為所有運(yùn)行中的節(jié)點(diǎn)做時(shí)間同步。 定時(shí)任務(wù)是基于時(shí)間控制的短時(shí)任務(wù)(Job),類似于Linux系統(tǒng)的crontab文件中的一行,在指定的時(shí)間周期運(yùn)行指定的短時(shí)任務(wù)。來自:百科站式運(yùn)維能力。 MapReduce相關(guān)精選推薦 MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù)入門 MapReduce服務(wù) 定價(jià) MapReduce服務(wù)學(xué)習(xí)與資源 MapReduce 使用Mapreduce MapReduce Action 使用MapReduce 查看更多 收起來自:專題云知識(shí) 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過程中,任務(wù)調(diào)度器接收來自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù),這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系,需要先解除依賴關(guān)系,再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟,最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI來自:百科批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 任務(wù)創(chuàng)建流程:實(shí)時(shí)同步任務(wù)創(chuàng)建流程 任務(wù)創(chuàng)建流程:實(shí)時(shí)災(zāi)備任務(wù)創(chuàng)建流程 任務(wù)創(chuàng)建流程:遷移任務(wù)創(chuàng)建流程 查詢回放進(jìn)度:查詢回放進(jìn)度 ROMA數(shù)據(jù)集成:任務(wù)監(jiān)控日志查詢 批量操作指定ID任務(wù):響應(yīng)參數(shù) API概覽 異步推理:使用模型訓(xùn)練服務(wù)模型包進(jìn)行異步推理來自:百科
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