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GaussDB （for MySQL）目前支持兩種緩存淘汰策略：LRU和LFU，這兩種淘汰算法都是改進(jìn)過(guò)的。 改進(jìn)的LFU算法 LFU在實(shí)現(xiàn)上采用unordered_map+list方式實(shí)現(xiàn)，訪問(wèn)數(shù)據(jù)時(shí)，直接從unordered_map通過(guò)key在O(1)時(shí)間內(nèi)獲取到所需數(shù)據(jù)。為了避免數(shù)據(jù)在鏈表中頻繁移來(lái)自：百科大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務(wù)_如何使用MapReduce服務(wù)_MRS集群客戶端安裝與使用 MapReduce服務(wù)_什么是MapReduce服務(wù)_什么是HBase來(lái)自：專題
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測(cè)出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進(jìn)。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster RCNN將特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding來(lái)自：百科![]()
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行配置是否應(yīng)用上述查詢下推的增強(qiáng)。 MRS精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務(wù)_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免來(lái)自：專題![]()
，會(huì)通過(guò)環(huán)境變量覆蓋“microservice.yaml”中的默認(rèn)配置，它包含“mapping.yaml”文件，在您自己的項(xiàng)目中增加“mapping.yaml”文件能夠起到同樣的效果。 說(shuō)明：“mapping.yaml”在后續(xù)新版本可能會(huì)發(fā)生變化，以適配 CS E最新的功能要求。如果來(lái)自：專題![]()
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可做到“代碼0修改，業(yè)務(wù)0中斷”。 MRS精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務(wù)_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免來(lái)自：專題![]()
形態(tài)，相互取長(zhǎng)補(bǔ)短。 小模型場(chǎng)景：故障感知和定位等確定性和量化的場(chǎng)景，這種場(chǎng)景使用傳統(tǒng)的小模型，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)算法更準(zhǔn)確?？捎^測(cè)數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采，配合多維度指標(biāo)檢測(cè)算法，能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 大模型場(chǎng)景：故障根因分析要梳理出上百種應(yīng)用關(guān)聯(lián)的對(duì)象，同時(shí)通過(guò)鏈路追蹤技術(shù)找到對(duì)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![]()
HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計(jì)算服務(wù)：Hive的大部分?jǐn)?shù)據(jù)操作依賴MapReduce，HiveServer的主要功能是將HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)，從而完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive來(lái)自：百科![]()
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礎(chǔ)設(shè)施的基本功能及適用適用場(chǎng)景。 課程大綱 第1章 MRS概述 第2章 MRS部署 第3章 大數(shù)據(jù)遷移方案 MapReduce服務(wù) MRS 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、HB來(lái)自：百科![]()
預(yù)處理，為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析：使用大數(shù)據(jù)高可用，可水平擴(kuò)展框架，基于內(nèi)存計(jì)算模型，DAG調(diào)度框架、高效的優(yōu)化器，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，幫助開(kāi)發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè)：提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)心SQL處理引來(lái)自：百科![]()
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