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- mapreduce 線性回歸 內(nèi)容精選 換一換
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活動(dòng)頻繁、核心交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫響應(yīng)日益變慢的問題，制約業(yè)務(wù)發(fā)展。 DDM 提供線性水平擴(kuò)展能力，能夠?qū)崟r(shí)提升數(shù)據(jù)庫處理能力，提高訪問效率，輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)的實(shí)時(shí)交易場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì) 線性水平擴(kuò)展:自動(dòng)完成水平拆分，線性提升應(yīng)用處理能力 平滑擴(kuò)容：輕松添加RDS實(shí)例，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重分布（Rebalance）來自：百科GPU間高速通信，從而提升線性加速比，目前32卡GPU線性加速比為0.97+，比友商提升50%。 AI容器支持多種算力，包括昇騰算力，相比傳統(tǒng)GPU算力提升30%。 通過使用AI容器，華為云在DAWN Bench性能評(píng)比中奪得雙料冠軍，128卡GPU線性加速比達(dá)到0.8。 文中課程來自：百科
- mapreduce 線性回歸 相關(guān)內(nèi)容
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歡迎進(jìn)入《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》課程學(xué)習(xí)活動(dòng)，立即報(bào)名學(xué)習(xí)，了解更多的活動(dòng)規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮，在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性，正確的認(rèn)識(shí)AI。 課程簡介 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結(jié)構(gòu)及發(fā)展歷史，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃，并探討華為全棧全場(chǎng)景AI的戰(zhàn)略。來自：百科處理突發(fā)的高峰流量，無需擔(dān)心擴(kuò)容不及時(shí)帶來問題 低成本 資源彈性伸縮，按需付費(fèi) 高可用 設(shè)計(jì)規(guī)格為99.995%可用性，滿足業(yè)務(wù)連續(xù)性的要求 建議搭配使用 MapReduce服務(wù) 彈性云服務(wù)器 E CS 數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES 數(shù)據(jù)湖探索 DLI NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫/ 數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應(yīng)用場(chǎng)景，部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，如SQL來自：專題
- mapreduce 線性回歸 更多內(nèi)容
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按需擴(kuò)容 可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率 可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率 性能線性增長 性能線性增長 支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求 支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求 3副本冗余 3副本冗余 數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999% 數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99來自：專題![]()
務(wù)高峰場(chǎng)景，可以很好的支持報(bào)文內(nèi)容和時(shí)序自定義、多事務(wù)組合的復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試。通過CPTS，我們希望將性能壓測(cè)本身的工作持續(xù)簡化，將更多的精力回歸到關(guān)注業(yè)務(wù)和性能問題本身，同時(shí)降低成本、提升穩(wěn)定性、優(yōu)化用戶體驗(yàn)，最大程度地幫助企業(yè)提升商業(yè)價(jià)值。 圖1云性能測(cè)試服務(wù) 華為云 面向未來的來自：百科![]()
按需擴(kuò)容 可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率 可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率 性能線性增長 性能線性增長 支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求 支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求 3副本冗余 3副本冗余 數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999% 數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99來自：專題![]()
和被服務(wù)方更加精準(zhǔn)、有效、可控地理解、分析、執(zhí)行和達(dá)成需求，使得企業(yè)管理軟件的價(jià)值在應(yīng)用中得以顯現(xiàn)。3. 回歸管理本質(zhì)：鏈建服務(wù)的優(yōu)勢(shì)不僅僅是讓作業(yè)流程電子化，更重要的是回歸管理本質(zhì)，確保企業(yè)的運(yùn)營績效得以達(dá)成。4. 需求優(yōu)先：鏈建服務(wù)以客戶需求為出發(fā)點(diǎn)，以客戶持續(xù)滿意為目標(biāo)，確保服務(wù)能夠滿足客戶的需求。5來自：專題![]()
超高IO：低時(shí)延、高性能，適用于低時(shí)延，高讀寫速率要求，數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場(chǎng)景。 彈性擴(kuò)展 按需擴(kuò)容：可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容存儲(chǔ)池。 性能線性增長：支持在線擴(kuò)容DSS下的磁盤，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求。 安全可靠 三副本冗余：數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999%。 數(shù)據(jù)加密 ：系統(tǒng)盤和數(shù)據(jù)盤均支持?jǐn)?shù)據(jù)加密，保護(hù)數(shù)據(jù)安全。來自：百科![]()
務(wù)高峰場(chǎng)景，可以很好的支持報(bào)文內(nèi)容和時(shí)序自定義、多事務(wù)組合的復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試。通過CPTS，我們希望將性能壓測(cè)本身的工作持續(xù)簡化，將更多的精力回歸到關(guān)注業(yè)務(wù)和性能問題本身，同時(shí)降低成本、提升穩(wěn)定性、優(yōu)化用戶體驗(yàn)，最大程度地幫助企業(yè)提升商業(yè)價(jià)值。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企來自：百科![]()
課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識(shí)。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 高等數(shù)學(xué) 第2章 凸優(yōu)化 第3章 線性代數(shù) 第4章 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 第5章 信息論來自：百科![]()
導(dǎo)完成測(cè)試用例設(shè)計(jì)。 套件管理 基于測(cè)試用例組裝手工或接口測(cè)試套件。測(cè)試套件用于管理一組測(cè)試用例。一般可以使用測(cè)試套來進(jìn)行多輪次或多迭代的回歸測(cè)試。根據(jù)用例類型的不同，可以選擇新建手工測(cè)試用例套件或接口測(cè)試用例套件。 接口測(cè)試用例 接口測(cè)試用例模擬HTTP客戶端，和服務(wù)器建立會(huì)話來自：百科![]()
大型應(yīng)用高頻交易。如電商、金融、O2O、零售、社交應(yīng)用等。 特征：用戶基數(shù)大、營銷活動(dòng)頻繁、核心數(shù)據(jù)庫響應(yīng)日益變慢。 對(duì)策：DDM 提供線性水平擴(kuò)展能力，輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)的實(shí)時(shí)交易場(chǎng)景。 2. 物聯(lián)網(wǎng)海量傳感器觸發(fā)。如工業(yè)監(jiān)控、智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)等。 特征：傳感設(shè)備多，采樣頻率高，數(shù)據(jù)規(guī)模大，超過單機(jī)數(shù)據(jù)庫瓶頸。來自：百科![]()
Loader通過MapReduce作業(yè)實(shí)現(xiàn)并行的導(dǎo)入或者導(dǎo)出作業(yè)任務(wù)，不同類型的導(dǎo)入導(dǎo)出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時(shí)Map和Reduce階段。 Loader同時(shí)利用MapReduce實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)，在作業(yè)任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí)，可以重新調(diào)度。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。來自：百科![]()
解決方案。 ER/Studio ER/Studio是一套模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)管理和數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)產(chǎn)品，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)、重用和文檔化數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過可回歸的數(shù)據(jù)庫支持，使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具備完全地分析已有數(shù)據(jù)源的能力，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。易讀的可視化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加強(qiáng)了業(yè)務(wù)分析人。來自：百科![]()
按需擴(kuò)容 可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率 可根據(jù)業(yè)務(wù)需求擴(kuò)容，有效提高資源利用率 性能線性增長 性能線性增長 支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求 支持在線擴(kuò)容，并且性能線性增長，滿足業(yè)務(wù)需求 3副本冗余 3副本冗余 數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.9999999% 數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99來自：專題![]()
按需擴(kuò)展：Shared-Nothing開放架構(gòu)，可隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況增加節(jié)點(diǎn)，擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析性能。 擴(kuò)容后性能線性提升：容量和性能隨集群規(guī)模線性提升，線性比0.8。 擴(kuò)容不中斷業(yè)務(wù)：擴(kuò)容過程中支持?jǐn)?shù)據(jù)增、刪、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter t來自：百科![]()
線下IDC中的業(yè)務(wù)在云上擴(kuò)展，當(dāng)業(yè)務(wù)流量激增時(shí)，快速在云上彈性擴(kuò)容，將大部分的流量引導(dǎo)到云上實(shí)例；在流量回落后，自動(dòng)縮容云上實(shí)例，流量全部回歸線下IDC，用戶不再需要根據(jù)流量峰值始終保持和維護(hù)大量資源，節(jié)約成本。 業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)分離場(chǎng)景 對(duì)于金融、安全等行業(yè)的用戶，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的敏感性要來自：百科![]()
HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計(jì)算服務(wù)：Hive的大部分?jǐn)?shù)據(jù)操作依賴MapReduce，HiveServer的主要功能是將HQL語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)，從而完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive來自：百科![]()
的基本功能及適用適用場(chǎng)景。 課程大綱 第1章 MRS 概述 第2章 MRS部署 第3章 大數(shù)據(jù)遷移方案 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來自：百科![]()
社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)。目前人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)正在快速發(fā)展，“新型人才熱”也在持續(xù)升溫中。 在此背景下，教育回歸學(xué)校、教學(xué)回歸課堂成為大勢(shì)所趨，“人工智能+教育”也成為當(dāng)前中國教育的重要解題思路。華為云云商店攜手伙伴共創(chuàng)共贏，在數(shù)字技術(shù)支撐平臺(tái)和培養(yǎng)體系的支來自：云商店
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