- mapreduce執(zhí)行主要的類 內(nèi)容精選 換一換
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出租車發(fā)票識(shí)別:支持識(shí)別全國各主要城市的出租車票的全字段信息識(shí)別 火車票識(shí)別:支持對(duì)紅、藍(lán)火車票上的主要字段進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識(shí)別,包括車票號(hào)碼、始發(fā)站、目的站、車次、日期、票價(jià)、席別、姓名等 定額發(fā)票識(shí)別:支持對(duì)定額發(fā)票中的發(fā)票代碼、發(fā)票號(hào)碼、金額信息、發(fā)票地址等信息的結(jié)構(gòu)化識(shí)別 車輛通行費(fèi)發(fā)來自:百科
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大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨的一個(gè)巨大問題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大,數(shù)據(jù)種類越來越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自:專題務(wù)上云,這就需要將數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)邏輯遷移到云,對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)IT架構(gòu)進(jìn)行必要的升級(jí)。 學(xué)習(xí)了解更多可前往查看云學(xué)院《云遷移基礎(chǔ)》課程。 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(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)。 華為云將持來自:百科
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同標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn),如某個(gè)文件的數(shù)據(jù)塊的2個(gè)副本放置在標(biāo)簽L1對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)中,該數(shù)據(jù)塊的其他副本放置在標(biāo)簽L2對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)中。 支持選擇節(jié)點(diǎn)失敗情況下的策略,如隨機(jī)從全部節(jié)點(diǎn)中選一個(gè)。 如圖3所示。 /HBase下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在A,B,D /Spark下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在A,B,D,E,F(xiàn) /user下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在C,D,F(xiàn)來自:專題
創(chuàng)建連接器:前提條件 創(chuàng)建連接器:前提條件 從 OBS 目錄導(dǎo)入的規(guī)范說明:表格 適用于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)場景的合規(guī)實(shí)踐 什么是MapReduce服務(wù):首次使用MRS 支持的大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡介:華為云MapReduce服務(wù)(MRS) 配置調(diào)度身份:參考:配置委托權(quán)限 MRS數(shù)據(jù)源使用概述:使用流程來自:百科
高格ERP 盈利分析 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的 定價(jià) 策略,我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的定價(jià)策略,我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 高格ERP 成本效益高來自:專題
String 云手機(jī) 的唯一標(biāo)識(shí),云手機(jī)相關(guān)任務(wù)包含此字段。 server_id String 云手機(jī)服務(wù)器的唯一標(biāo)識(shí)ID,云手機(jī)服務(wù)器相關(guān)任務(wù)包含此字段。 node_id String (已廢棄)云手機(jī)服務(wù)器的唯一標(biāo)識(shí)ID,云手機(jī)服務(wù)含此字段。 job_id String 任務(wù)的唯一標(biāo)識(shí)。來自:百科
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