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- mapreduce如何順序執(zhí)行 內(nèi)容精選 換一換
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左側(cè)為執(zhí)行歷史記錄列表,展示最近100次執(zhí)行記錄,支持根據(jù)流程執(zhí)行ID進行查詢。 單擊左側(cè)的執(zhí)行記錄,中間畫布展示流程的執(zhí)行結(jié)果,如果節(jié)點執(zhí)行成功,圖標背景為綠色,如果執(zhí)行失敗背景為紅色。 畫布下方輸入輸出展示區(qū)默認展示流程的輸入和輸出,點擊上方任意節(jié)點,展示節(jié)點的輸入和輸出。 說明:對于函數(shù)流及函數(shù)來自:專題統(tǒng)有成本高,周期長,難運維和不靈活等問題。 針對上述問題,華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務 ( MRS ),MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務,一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務,完全兼容開源接口,結(jié)合華為云計來自:百科
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緩存刷新和緩存預熱相關(guān)操作請參考緩存刷新和緩存預熱。 CDN 緩存刷新和緩存預熱有先后順序嗎? 當您的源站資源更新,想要更新CDN節(jié)點緩存時,請注意: 您需要先執(zhí)行緩存刷新操作,待緩存刷新任務生效后(大約需要5分鐘),再執(zhí)行緩存預熱任務; 若您跳過緩存刷新直接執(zhí)行緩存預熱操作,那么已經(jīng)緩存到CDN節(jié)點的資源不會更新;來自:百科數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型 彈性云服務器 ,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能順序讀寫訪問的工作負載,例如:Hadoop分布式計算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日來自:百科
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