- mapreduce pipeline 內(nèi)容精選 換一換
-
長(zhǎng)類(lèi)型和主機(jī)組類(lèi)型。 2、系統(tǒng)預(yù)定義參數(shù):系統(tǒng)默認(rèn)提供的參數(shù),無(wú)需定義,不能刪除,不能修改。包括:PROJECT_ID、PIPELINE_ID、PIPELINE_NUMBER、COMMIT_ID、TIMESTAMP。 參數(shù)使用 以通過(guò)流水線(xiàn)統(tǒng)一配置releaseversion參數(shù)來(lái)自:專(zhuān)題統(tǒng)有成本高,周期長(zhǎng),難運(yùn)維和不靈活等問(wèn)題。 針對(duì)上述問(wèn)題,華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) ( MRS ),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶(hù)完全可控的一站式企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),完全兼容開(kāi)源接口,結(jié)合華為云計(jì)來(lái)自:百科
- mapreduce pipeline 相關(guān)內(nèi)容
-
箭頭,能夠顯示排序效果 部署記錄頁(yè)面,時(shí)間控件選擇最近31天時(shí),開(kāi)始與結(jié)束時(shí)間藍(lán)色高亮顯示 流水線(xiàn) CodeArts Pipeline 新特性 Pipeline as code, 流水線(xiàn)支持yaml代碼化編排 新增通用參數(shù)組,多流水線(xiàn)通用,減少重復(fù)配置 優(yōu)化階段準(zhǔn)入設(shè)置,新增準(zhǔn)入時(shí)間窗設(shè)置來(lái)自:百科的每個(gè)環(huán)節(jié),其中有需求管理Req、代碼倉(cāng)管理Repo、本地代碼檢查CodeCheck、智能編程助手Snap、華為云API、構(gòu)建流水線(xiàn)Pipeline、自動(dòng)化測(cè)試TestPlan、制品倉(cāng)Artifact、部署Deploy等。這些插件通過(guò)DevOps Foundation進(jìn)行整合,使得整體在使用中更加便捷高效。來(lái)自:百科
- mapreduce pipeline 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) MRS服務(wù)的優(yōu)勢(shì) MRS服務(wù)的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-23 14:27:18 MRS服務(wù)擁有強(qiáng)大的Hadoop內(nèi)核團(tuán)隊(duì),基于華為 FusionInsight 大數(shù)據(jù)企業(yè)級(jí)平臺(tái)構(gòu)筑。歷經(jīng)行業(yè)數(shù)萬(wàn)節(jié)點(diǎn)部署量的考驗(yàn),提供多級(jí)用戶(hù)SLA保障。 MRS具有如下優(yōu)勢(shì): 高性能來(lái)自:百科Loader通過(guò)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(lèi)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(lái)自:百科SDK):請(qǐng)求參數(shù)說(shuō)明 列舉桶(Java SDK):請(qǐng)求參數(shù)說(shuō)明 API概覽:桶基礎(chǔ)操作接口 API概覽 查詢(xún)上行帶寬數(shù)據(jù)接口:URI CodeArts Pipeline:配置參數(shù) 查詢(xún)區(qū)域和運(yùn)營(yíng)商下的域名消耗統(tǒng)計(jì):請(qǐng)求消息 查詢(xún)區(qū)域消耗統(tǒng)計(jì):請(qǐng)求消息 構(gòu)造請(qǐng)求:請(qǐng)求URI 批量查詢(xún)域名的區(qū)域、運(yùn)營(yíng)商統(tǒng)計(jì)明細(xì)-按域名單獨(dú)返回:URI來(lái)自:百科內(nèi)容大綱: 1、人工智能基本知識(shí)體系; 2、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐; 3、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐; 4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐; 5、Vega簡(jiǎn)介、架構(gòu)和Pipeline; 6、網(wǎng)絡(luò)人工智能AutoML簡(jiǎn)介; 7、電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)問(wèn)題和挑戰(zhàn)及Vega在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用; 8、網(wǎng)絡(luò)人工智能課程資源庫(kù)介紹;來(lái)自:百科