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    500s,單集群最大數(shù)據(jù)量超過(guò)4PB。 高可用 支持跨機(jī)房、同城、異地、多活高可用,支持分布強(qiáng)一致,數(shù)據(jù)0丟失(RPO=0,RTO<10s)。 高擴(kuò)展 通過(guò)分布全局事務(wù)一致性優(yōu)化,打破傳統(tǒng)性能瓶頸,實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)的自由水平擴(kuò)展能力,同時(shí)支持新增分片的數(shù)據(jù)在線重分布能力。 高安全性
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    Spark是基于內(nèi)存的分布計(jì)算框架。在迭代計(jì)算的場(chǎng)景下,數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在內(nèi)存中,提供了比MapReduce高10到100倍的計(jì)算能力。Spark可以使用HDFS作為底層存儲(chǔ),使用戶能夠快速地從MapReduce切換到Spark計(jì)算平臺(tái)上去。Spark提供一站數(shù)據(jù)分析能力,包
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    即可完成函數(shù)觸發(fā); 用戶也可以通過(guò)FunctionGraph支持的觸發(fā)器進(jìn)行事件函數(shù)觸發(fā); 優(yōu)勢(shì) 單機(jī)編程體驗(yàn),簡(jiǎn)單易用 事件類型函數(shù)可以在FunctionGraph函數(shù)界面或Cloud IDE界面進(jìn)行函數(shù)編輯或代碼包上傳,一鍵完成函數(shù)云上部署,用戶無(wú)需關(guān)心并處理函數(shù)的并發(fā)、故障恢復(fù)等問(wèn)題。
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    FunctionGraph 函數(shù)工作流(FunctionGraph)是一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)。通過(guò)函數(shù)工作流,只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件,無(wú)需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。此外,按函數(shù)實(shí)際執(zhí)行資源計(jì)費(fèi),不執(zhí)行不產(chǎn)生費(fèi)用 立即使用
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    參數(shù)類型 描述 code_type 是 String 函數(shù)代碼類型,取值有4種。 inline: UI在線編輯代碼。 zip: 函數(shù)代碼為zip包。 obs: 函數(shù)代碼來(lái)源于obs存儲(chǔ)。 jar: 函數(shù)代碼為jar包,主要針對(duì)Java函數(shù)。 枚舉值: inline zip obs jar
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 刪除函數(shù)流BatchDeleteWorkflows 刪除函數(shù)流BatchDeleteWorkflows 時(shí)間:2023-08-09 11:47:25 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 刪除函數(shù)流 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口,支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API
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    其中,針對(duì)挑戰(zhàn)1和2,元戎構(gòu)建了可擴(kuò)展的函數(shù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模函數(shù)調(diào)度、亞毫秒函數(shù)互調(diào)以及函數(shù)極速冷啟動(dòng)等關(guān)鍵技術(shù),支持大規(guī)模多形態(tài)應(yīng)用的統(tǒng)一管理和高效運(yùn)行; 針對(duì)挑戰(zhàn)3,元戎內(nèi)置了多語(yǔ)義數(shù)據(jù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)分布共享內(nèi)存對(duì)象以及流數(shù)據(jù)對(duì)象,提供分布共享內(nèi)存池,支持多語(yǔ)義數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn);
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云MapReduce服務(wù) 華為云MapReduce服務(wù) 時(shí)間:2020-12-15 09:17:34 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、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。
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