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Python3.9 http etag String 依賴包的md5值 size Long 依賴包大小。 name String 依賴包名稱。 description String 依賴包描述。 file_name String 依賴包文件名,如果創(chuàng)建方式為zip時(shí)。 狀態(tài)碼: 400 表7來(lái)自:百科動(dòng)的高優(yōu)先級(jí)Job能夠獲取運(yùn)行中的低優(yōu)先級(jí)Job釋放的資源;低優(yōu)先級(jí)Job未啟動(dòng)的計(jì)算容器被掛起,直到高優(yōu)先級(jí)Job完成并釋放資源后,才被繼續(xù)啟動(dòng)。 該特性使得業(yè)務(wù)能夠更加靈活地控制自己的計(jì)算任務(wù),從而達(dá)到更佳的集群資源利用率。 YARN的權(quán)限控制 Hadoop YARN的權(quán)限機(jī)來(lái)自:專題
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,性能更優(yōu)的代碼。 用戶函數(shù)代碼更新時(shí),系統(tǒng)能夠保證用戶函數(shù)的平滑升級(jí),規(guī)避應(yīng)用層初始化冷啟動(dòng)帶來(lái)的性能損耗。新的函數(shù)實(shí)例啟動(dòng)后能夠自動(dòng)執(zhí)行用戶的初始化邏輯,在初始化完成后再處理請(qǐng)求。 在應(yīng)用負(fù)載上升,需要增加更多函數(shù)實(shí)例時(shí),系統(tǒng)能夠識(shí)別函數(shù)應(yīng)用層初始化的開銷,更準(zhǔn)確的計(jì)算資源伸來(lái)自:專題project_name String 租戶的project name。 package String 函數(shù)所屬的分組Package,用于用戶針對(duì)函數(shù)的自定義分組。 runtime String FunctionGraph函數(shù)的執(zhí)行環(huán)境 Python2.7: Python語(yǔ)言2.7版本。 Python3來(lái)自:百科
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物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)自:百科Flume是一個(gè)高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和傳輸的系統(tǒng),F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);同時(shí),F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理,并寫到各種數(shù)據(jù)接受方的能力。 用戶使用Flume系統(tǒng)采集日志,并且通過(guò) LTS 側(cè)提供的KAFKA協(xié)議方式上報(bào)日志。以下是部分常用數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景示例:來(lái)自:百科ResourceManager、Spark JobHistoryServer、Hue、Storm等組件的Web站點(diǎn)。 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、Spark、HBase、Kafk來(lái)自:百科10:39:04 CS T 2019 (1562380744705) ... end of run 華為云 面向未來(lái)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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致來(lái)自:百科選擇不同規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 ,全方位貼合您的業(yè)務(wù)訴求。 了解詳情 MRS快速入門 MRS-從零開始使用Hadoop 從零開始使用Hadoop分別通過(guò)界面和集群后臺(tái)節(jié)點(diǎn)提交wordcount作業(yè)的操作指導(dǎo)。wordcount是最經(jīng)典的Hadoop作業(yè),它用來(lái)統(tǒng)計(jì)海量文本的單詞數(shù)量。 MRS-從零開始使用Kafka來(lái)自:專題支持從SFTP/FTP導(dǎo)入所有類型的文件到HDFS,開源只支持導(dǎo)入文本文件 支持從HDFS/ OBS 導(dǎo)出所有類型的文件到SFTP,開源只支持導(dǎo)出文本文件和sequence格式文件 導(dǎo)入(導(dǎo)出)文件時(shí),支持對(duì)文件進(jìn)行轉(zhuǎn)換編碼格式,支持的編碼格式為jdk支持的所有格式 導(dǎo)入(導(dǎo)出)文件時(shí),支持保持原來(lái)文件的目錄結(jié)構(gòu)和文件名不變來(lái)自:專題的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識(shí)別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識(shí)別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精確的可點(diǎn)擊區(qū)域結(jié)果,并且這個(gè)時(shí)候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累,目標(biāo)檢測(cè)模型的檢測(cè)結(jié)果也變得更精確。最終能夠只使用目標(biāo)識(shí)別方案。來(lái)自:百科