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    來自:專題
    SDK):功能介紹 刪除桶策略(Python SDK):功能介紹 OBS 上的數(shù)據(jù)準備:獲取源數(shù)據(jù)的OBS路徑并設(shè)置讀取權(quán)限 OBS上的數(shù)據(jù)準備:獲取源數(shù)據(jù)的OBS路徑并設(shè)置讀取權(quán)限
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    來自:專題
    式查詢的框架。相比于Hadoop,Spark擁有明顯的性能優(yōu)勢。Spark使用in-memory的計算方式,通過這種方式來避免一個MapReduce工作流中的多個任務(wù)對同一個數(shù)據(jù)集進行計算時的IO瓶頸。Spark利用Scala語言實現(xiàn),Scala能夠使得處理分布式數(shù)據(jù)集時,能夠像
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  • 人工干預(yù),不停業(yè)務(wù),保障用戶集群長期穩(wěn)定。 高可靠 MRS服務(wù)支持全節(jié)點高可用,實時短信/郵件通知。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運行Hadoop、Spark、HBase
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    的類SQL查詢語言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的執(zhí)行引擎Tez代替原先的MapReduce,性能有了顯著提升。Tez可以將多個有依賴的作業(yè)轉(zhuǎn)換為一個作業(yè)(這樣只需寫一次HDFS,且中間
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    認機制以確保消息在多個副本之間的一致性。 對于消費者而言,它可以從任何一個副本中讀取數(shù)據(jù),并且可以使用偏移量來跟蹤自己讀取的位置。如果消費者在讀取消息時發(fā)生故障,它可以從上次的偏移量處恢復(fù),并繼續(xù)讀取剩余的消息。 總之,Kafka通過持久化存儲和副本機制來保證消息的可靠性和高可用
    來自:專題
    立內(nèi)網(wǎng)地址,配合Driver實現(xiàn)讀取壓力分配。 大型企業(yè)的數(shù)據(jù)庫往往需要應(yīng)對TB級數(shù)據(jù),有較強的數(shù)據(jù)存儲需求。且大數(shù)據(jù)場景下,還需要滿足業(yè)務(wù)在線數(shù)據(jù)實時寫入數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)計算分析、分析結(jié)果反饋等實時查詢、動態(tài)分析的需求。   · MapReduce:解決數(shù)據(jù)分析場景需求,用戶可以
    來自:專題
    ERR:(errcode) AT+HWICCI DLI ST:讀取使用的eSIM卡內(nèi)部ICCID列表,將所有的ICCID以及其類型和狀態(tài)展示,num表示讀取的卡的個數(shù),按照[iccid, type,status]將信息展示出來。 code定義:1、讀取失?。?、ESIM不識別;3、不支持該功能;4、位置錯誤;
    來自:百科
    在對數(shù)據(jù)庫沒有寫請求,但是有大量讀請求的應(yīng)用場景下,數(shù)據(jù)庫的主備節(jié)點可能難以承受讀取壓力,甚至對業(yè)務(wù)造成影響。為了分擔主備節(jié)點的訪問壓力,您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求創(chuàng)建一個或多個只讀節(jié)點,來滿足大量的數(shù)據(jù)庫讀取需求,增加應(yīng)用的吞吐量。 只讀節(jié)點與備節(jié)點(Secondary)的區(qū)別 節(jié)點 說明
    來自:百科
    通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對象存儲服務(wù)(OBS) 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 (DLI) MapReduce服務(wù)(MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫MySQL 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫SQL Server
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    ig這樣的項目使用Tez而不是MapReduce作為其數(shù)據(jù)處理的骨干,那么將會顯著提升它們的響應(yīng)時間,Tez構(gòu)建在YARN之上,能夠不需要做任何改動地運行MR任務(wù)。 MRS將Tez作為Hive的默認執(zhí)行引擎,執(zhí)行效率遠遠超過原先的Mapreduce的計算引擎。 華為云 面向未來的
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    mo工程對MapReruce服務(wù)的使用有初步認識。 本期視頻幫助用戶了解華為云MapReduce服務(wù)的二次開發(fā)Demo工程的獲取方式,以及華為云SDK Maven倉庫的配置方式,為在MapReduce服務(wù)進行業(yè)務(wù)開發(fā)做好準備工作。 華為云會議 Meeting 華為云會議,結(jié)合企業(yè)
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    3、在以下場景,建議您使用桶ACL: 授予日志投遞用戶組桶寫入權(quán)限,用以存儲桶訪問請求日志。 授予指定賬號桶讀取權(quán)限和桶寫入權(quán)限,用以共享桶數(shù)據(jù)或掛載外部桶。比如,賬號A授予賬號B桶讀取權(quán)限及桶寫入權(quán)限后,賬號B就可以通過OBS Browser+掛載外部桶、API&SDK等方式訪問到該桶。
    來自:百科
    14:22:16 簡介 RSEM是用于從RNA-Seq數(shù)據(jù)分析的軟件包。RSEM軟件包提供了用戶友好的界面,支持用于EM算法,單端和雙端讀取數(shù)據(jù),質(zhì)量得分,可變長度讀取和RSPD估計的并行計算的線程。 配置流程 1.配置編譯環(huán)境 1)安裝Perl,版本要求不低于5.8.8。 請參見https://support
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    在對數(shù)據(jù)庫有少量寫請求,但有大量讀請求的應(yīng)用場景下,單個實例可能無法抵抗讀取壓力,甚至對主業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響。為了實現(xiàn)讀取能力的彈性擴展,分擔數(shù)據(jù)庫壓力,您可以在某個區(qū)域中創(chuàng)建一個或多個只讀實例,利用只讀實例滿足大量的數(shù)據(jù)庫讀取需求,以此增加應(yīng)用的吞吐量。 2.開通讀寫分離功能 前提:MySQL實例至少帶有一個只讀實例。
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    YARN是什么 時間:2020-09-24 09:43:16 為了實現(xiàn)一個Hadoop集群的集群共享、可伸縮性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶頸,開源社區(qū)引入了統(tǒng)一的資源管理框架YARN。 YARN是將JobTracker的兩個主要功能(資
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    一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理: 1.實時流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批處理,如采用MapReduce,Spark SQL等 關(guān)鍵問題: 1.計算結(jié)果容易不一致,如批計算的結(jié)果更全面,與流計算有差異 2.IoT時代數(shù)據(jù)量巨大,夜間批計算時間窗可能不夠3
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    華為云計算 云知識 MRS高級工程師課程 MRS高級工程師課程 時間:2020-12-10 11:07:40 MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級一站式大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、St
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    函數(shù)中如何讀寫文件 函數(shù)中如何讀寫文件 時間:2020-09-22 10:56:58 函數(shù)工作目錄權(quán)限說明 函數(shù)可以讀取代碼目錄下的文件,函數(shù)工作目錄在入口文件的上一級,例如需要讀取與入口文件同級目錄的文件test.conf,可以用相對路徑“code/test.conf”,或者使用絕對路徑
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    網(wǎng)站都開始嘗試使用Varnish來替換Squid,這些都促進Varnish迅速發(fā)展起來。 Squid是從硬盤讀取緩存的數(shù)據(jù),而Varnish把數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中,直接從讀取內(nèi)存,避免了頻繁在內(nèi)存、磁盤中交換文件,所以Varnish要相對更高效,但也有缺點,內(nèi)存中的緩存在服務(wù)器重啟后會丟失。
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