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- mapreduce的jar包 內容精選 換一換
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動的高優(yōu)先級Job能夠獲取運行中的低優(yōu)先級Job釋放的資源;低優(yōu)先級Job未啟動的計算容器被掛起,直到高優(yōu)先級Job完成并釋放資源后,才被繼續(xù)啟動。 該特性使得業(yè)務能夠更加靈活地控制自己的計算任務,從而達到更佳的集群資源利用率。 YARN的權限控制 Hadoop YARN的權限機來自:專題,性能更優(yōu)的代碼。 用戶函數(shù)代碼更新時,系統(tǒng)能夠保證用戶函數(shù)的平滑升級,規(guī)避應用層初始化冷啟動帶來的性能損耗。新的函數(shù)實例啟動后能夠自動執(zhí)行用戶的初始化邏輯,在初始化完成后再處理請求。 在應用負載上升,需要增加更多函數(shù)實例時,系統(tǒng)能夠識別函數(shù)應用層初始化的開銷,更準確的計算資源伸來自:專題
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場景描述: MapReduce服務( MRS )對用戶提供了集群管理維護平臺MRS Manager,對外提供安全、可靠、直觀的大數(shù)據集群管理維護能力,以滿足各大企業(yè)對大數(shù)據集群的管理訴求。 MRS Manager對用戶提供了可視化的性能監(jiān)控、告警、審計服務,支持各個服務、實例、主機的實時狀態(tài)的展示和啟停、配置管理等。來自:百科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語言2.7版本。 Python3來自:百科
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Flume是一個高可用的,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)據發(fā)送方,用于收集數(shù)據;同時,F(xiàn)lume提供對數(shù)據進行簡單處理,并寫到各種數(shù)據接受方的能力。 用戶使用Flume系統(tǒng)采集日志,并且通過 LTS 側提供的KAFKA協(xié)議方式上報日志。以下是部分常用數(shù)據采集場景示例:來自:百科
10:39:04 CS T 2019 (1562380744705) ... end of run 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致來自:百科
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支持從SFTP/FTP導入所有類型的文件到HDFS,開源只支持導入文本文件 支持從HDFS/ OBS 導出所有類型的文件到SFTP,開源只支持導出文本文件和sequence格式文件 導入(導出)文件時,支持對文件進行轉換編碼格式,支持的編碼格式為jdk支持的所有格式 導入(導出)文件時,支持保持原來文件的目錄結構和文件名不變來自:專題
的圖片進行學習。對于不成功的圖片,我們進一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內容及其位置。結合第一階段的目標識別模型進行結果融合,可以得到更為精確的可點擊區(qū)域結果,并且這個時候的融合方案已經初步可以使用了。隨著數(shù)據集的積累,目標檢測模型的檢測結果也變得更精確。最終能夠只使用目標識別方案。來自:百科