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- mapreduce實現(xiàn)二次排序 內容精選 換一換
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來自：百科云知識 華為云Stack 如何實現(xiàn)高效建云 華為云Stack如何實現(xiàn)高效建云 時間：2023-01-17 16:46:20 云計算 混合云 華為云Stack通過高內聚低耦合的積木式架構、簡單易用的自動化交付平臺、傻瓜式自動化端到端驗收以及標準化模型沉淀實現(xiàn)高效建云，把全棧云平臺大批量低成本復制到數(shù)據(jù)中心。來自：百科
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華為云計算 云知識 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實現(xiàn)花卉圖像分類 時間：2020-12-02 11:24:42 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練，快速構建花卉圖像分類應用。 實驗目標與基本要求來自：百科華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科
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華為云計算 云知識 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 利用GCC插件實現(xiàn)代碼分析和安全審計 時間：2021-12-06 10:54:51 【摘要】 如何利用GCC的插件功能，輔助安全分析人員實現(xiàn)對程序的安全審計、漏洞檢測、安全加固等自動化處理能力，提升分析效率和精準度 GCC來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建 MRS 服務 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務_如何使用MapReduce服務_MRS集群客戶端安裝與使用 MapReduce服務_什么是MapReduce服務_什么是HBase來自：專題![]()
。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設數(shù)據(jù)量比較大，比如說是1TB，首先我們將原數(shù)據(jù)進行分割。比如說128MB一份，分成若干份，再分配給MapReduce進行映射、排序、合并，最后再將結果進行匯總，整個任務就是統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的頻率。MapReduce就是將任務分成來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB 助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務運營 GaussDB助力華為消費者云實現(xiàn)智慧化業(yè)務運營 時間：2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫 業(yè)務訴求和挑戰(zhàn)： 華為消費者云大數(shù)據(jù)平臺，集中存儲和管理業(yè)務側數(shù)據(jù)，采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫混搭架構，面臨如下挑戰(zhàn)：來自：百科![]()
--------離線分析方案-------- 首先，讓我們了解一下這個方案使用的服務，前面已經(jīng)介紹過的服務此處不再重復介紹。 MapReduce服務：MapReduce服務（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企來自：百科![]()
華為云計算 云知識 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 時間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計算 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見下表。 文中課程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 三副本技術怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 三副本技術怎樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速重建？ 時間：2020-08-25 15:09:48 存儲系統(tǒng)的每個物理磁盤上都保存了多個數(shù)據(jù)塊，這些數(shù)據(jù)塊的副本按照一定的策略分散存儲在集群中的不同節(jié)點上。當存儲系統(tǒng)檢測到硬件（服務器或者物理磁盤）來自：百科![]()
華為云計算 云知識 云上 數(shù)據(jù)倉庫 打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 時間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點： 數(shù)據(jù)增長迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢任務在MySQL耗時長，部分跑不出結果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復雜關聯(lián)分析；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺 實現(xiàn)按需選網(wǎng) 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)按需選網(wǎng) 時間：2022-11-21 11:00:22 場景說明 使用 全球SIM聯(lián)接 服務的設備接入到物聯(lián)網(wǎng)平臺時，可能會面臨網(wǎng)絡信號強度弱，信號有時延等問題。當應用服務器接收到設備上報的網(wǎng)絡信號強度數(shù)據(jù)時，您可以通過命令下發(fā)的方式切換運營商網(wǎng)絡。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型，天然匹配鯤鵬多核架構 為什么說大數(shù)據(jù)MapReduce并行計算模型，天然匹配鯤鵬多核架構 時間：2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計算的特點，能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度，加速大數(shù)據(jù)的計算性能。來自：百科![]()
GaussDB(for Mongo)如何實現(xiàn)存儲計算分離的技術創(chuàng)新 GaussDB(for Mongo)如何實現(xiàn)存儲計算分離的技術創(chuàng)新 時間：2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Mongo)通過以下這些特點，實現(xiàn)了存儲計算分離的技術創(chuàng)新： 1. 存儲計算分離來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間：2021-04-27 15:26:28 內容簡介： 隨著邊緣設備數(shù)量指數(shù)級增長，以及設備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)規(guī)模來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 使用 AOM 實現(xiàn)云端應用一站式運維 使用AOM實現(xiàn)云端應用一站式運維 時間：2020-12-01 16:03:06 實驗指導用戶使用AOM完成電子商城網(wǎng)站應用的一站式運維。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉AOM主機監(jiān)控告警設置； ② 熟悉AOM 定位應用異常根因。來自：百科
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