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通用計(jì)算增強(qiáng)型 概述 相比通用計(jì)算型，通用計(jì)算增強(qiáng)型專屬主機(jī)是CPU獨(dú)享型實(shí)例，實(shí)例間無(wú)CPU資源爭(zhēng)搶，性能強(qiáng)勁穩(wěn)定，同時(shí)搭載全新網(wǎng)絡(luò)加速引擎，以及DPDK（Data Plane Development Kit）快速報(bào)文處理機(jī)制，提供更高的網(wǎng)絡(luò)性能，滿足不同場(chǎng)景需求。 通用計(jì)算增
【規(guī)則】數(shù)據(jù)庫(kù)價(jià)值特性。 表1 數(shù)據(jù)庫(kù)價(jià)值特性推薦 特性分類 特性列表 說(shuō)明 表類型 DISTRIBUTION表 數(shù)據(jù)分片 PARTITION表 數(shù)據(jù)分區(qū) 存儲(chǔ)引擎 行存儲(chǔ) 按行順序存儲(chǔ)表，建議點(diǎn)查，增刪改操作較多場(chǎng)景 事務(wù) 事務(wù)塊 顯式啟動(dòng)事務(wù) 單語(yǔ)句事務(wù) 不顯式啟動(dòng)事務(wù)，單語(yǔ)句即為事務(wù) 分布式事務(wù)（弱一致）
StarRocks是一款全托管分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可以靈活創(chuàng)建和管理集群以及數(shù)據(jù)。使用向量化、MPP架構(gòu)、CBO、智能物化視圖、可實(shí)時(shí)更新的列式存儲(chǔ)引擎等技術(shù)實(shí)現(xiàn)多維、實(shí)時(shí)、高并發(fā)的數(shù)據(jù)分析。 StarRocks既支持從各種實(shí)時(shí)和離線的數(shù)據(jù)源高效導(dǎo)入數(shù)據(jù)，同時(shí)支持直接分析數(shù)據(jù)湖上各種格式的數(shù)據(jù)。
天籌求解器（OptVerse）SDK概述 天籌求解器服務(wù)(OptVerse)是一種基于華為云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的智能決策服務(wù)，以自研AI求解器為核心引擎，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，為企業(yè)提供生產(chǎn)計(jì)劃與排程、切割優(yōu)化、路徑優(yōu)化、庫(kù)存優(yōu)化等一系列有競(jìng)爭(zhēng)力的行業(yè)解決方案。 OptVerse以開放API（Application
in為例介紹完整的使用流程。 前提條件 已明確待安裝zipkin的集群和命名空間。 操作步驟 創(chuàng)建zipkin deploy。 登錄云容器引擎CCE界面，依次單擊“集群名稱-工作負(fù)載-無(wú)狀態(tài)工作負(fù)載-YAML創(chuàng)建”，復(fù)制粘貼下面的內(nèi)容到Y(jié)AML創(chuàng)建輸入框中。 apiVersion:
通用計(jì)算增強(qiáng)型 概述 相比通用計(jì)算型，通用計(jì)算增強(qiáng)型專屬計(jì)算集群是CPU獨(dú)享型實(shí)例，實(shí)例間無(wú)CPU資源爭(zhēng)搶，性能強(qiáng)勁穩(wěn)定，同時(shí)搭載全新網(wǎng)絡(luò)加速引擎，以及DPDK（Data Plane Development Kit）快速報(bào)文處理機(jī)制，提供更高的網(wǎng)絡(luò)性能，滿足不同場(chǎng)景需求。 通用計(jì)算增
什么是云容器實(shí)例 云容器實(shí)例（Cloud Container Instance，CCI）服務(wù)提供Serverless Container（無(wú)服務(wù)器容器）引擎，讓您無(wú)需創(chuàng)建和管理服務(wù)器集群即可直接運(yùn)行容器。 Serverless是一種架構(gòu)理念，是指不用創(chuàng)建和管理服務(wù)器、不用擔(dān)心服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)（
SQL查詢樣例介紹 功能簡(jiǎn)介 Phoenix是構(gòu)建在HBase之上的一個(gè)SQL中間層，提供一個(gè)客戶端可嵌入的JDBC驅(qū)動(dòng)，Phoenix查詢引擎將SQL輸入轉(zhuǎn)換為一個(gè)或多個(gè)HBase scan，編譯并執(zhí)行掃描任務(wù)以產(chǎn)生一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的JDBC結(jié)果集。 代碼樣例 客戶端“hbase-exa
Hive+OBS存算分離指導(dǎo) 概述 StarRocks 是一款高性能分析型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，使用向量化、MPP 架構(gòu)、CBO、智能物化視圖、可實(shí)時(shí)更新的列式存儲(chǔ)引擎等技術(shù)實(shí)現(xiàn)多維、實(shí)時(shí)、高并發(fā)的數(shù)據(jù)分析。StarRocks既支持從各類實(shí)時(shí)和離線的數(shù)據(jù)源高效導(dǎo)入數(shù)據(jù)，也支持直接分析數(shù)據(jù)湖上各種格式的數(shù)據(jù)。StarRocks
存儲(chǔ)能力，兼容S3（Simple Storage Service）協(xié)議，用戶可以在MRS ClickHouse集群中通過(guò)S3表函數(shù)或S3表引擎輕松讀取和寫入OBS中的數(shù)據(jù)。 本章節(jié)將主要介紹如何使用ClickHouse對(duì)OBS文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)文件進(jìn)行讀寫操作。 前提條件 已將Cl
間數(shù)據(jù)遷移 操作場(chǎng)景 ClickHouse數(shù)據(jù)遷移工具可以將某幾個(gè)ClickHouseServer實(shí)例節(jié)點(diǎn)上的一個(gè)或多個(gè)MergeTree引擎分區(qū)表的部分分區(qū)遷移至其他ClickHouseServer節(jié)點(diǎn)上相同的表中。在擴(kuò)容場(chǎng)景中，可以使用該工具將原節(jié)點(diǎn)上的部分?jǐn)?shù)據(jù)遷移至新增節(jié)點(diǎn)上，從而達(dá)到擴(kuò)容后的數(shù)據(jù)均衡。
用戶A具備的權(quán)限：Table1的管理員權(quán)限。 用戶B具備的權(quán)限：View1的管理員權(quán)限。 用戶C具備的權(quán)限：Table1的查詢表權(quán)限。 解決措施 不同版本的Spark引擎對(duì)View表的權(quán)限要求不同： Spark2.4.x：用戶C具備View查詢權(quán)限，且用戶B具備Table1的查詢權(quán)限。 對(duì)權(quán)限的要求如下：
險(xiǎn)，因此社區(qū)采用分支的方式來(lái)避開這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)。MariaDB是完全兼容MySQL，包括API和命令行，使之能輕松成為MySQL的代替品。在存儲(chǔ)引擎方面，使用XtraDB來(lái)代替MySQL的InnoDB，XtraDB完全兼容InnoDB，創(chuàng)建一個(gè)InnoDB表內(nèi)部默認(rèn)會(huì)轉(zhuǎn)換成XtraDB。
果數(shù)據(jù)，供下一步數(shù)據(jù)應(yīng)用使用。 離線處理對(duì)處理時(shí)間要求不高，但是所處理數(shù)據(jù)量較大，占用計(jì)算存儲(chǔ)資源較多，通常通過(guò)Hive/SparkSQL引擎或者M(jìn)apReduce/Spark2x實(shí)現(xiàn)。 本實(shí)踐基于華為云MapReduce服務(wù)，用于指導(dǎo)您創(chuàng)建MRS集群后，使用Hive對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)
創(chuàng)建一個(gè)新的Notebook實(shí)例。該接口適用于以下場(chǎng)景：用戶需要為特定任務(wù)或項(xiàng)目創(chuàng)建Notebook實(shí)例時(shí)，可通過(guò)此接口指定實(shí)例規(guī)格、AI引擎鏡像和存儲(chǔ)配置。使用該接口的前提條件是用戶已登錄系統(tǒng)并具有創(chuàng)建Notebook實(shí)例的權(quán)限，同時(shí)需提供有效的創(chuàng)建參數(shù)。調(diào)用該接口后，系統(tǒng)將異
從OBS中導(dǎo)入模型文件創(chuàng)建模型時(shí)，模型文件包需符合ModelArts的模型包規(guī)范，推理代碼和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章節(jié)提供針對(duì)常用AI引擎的自定義腳本代碼示例（包含推理代碼示例）。模型推理代碼編寫的通用方法及說(shuō)明請(qǐng)見模型推理代碼編寫說(shuō)明。 TensorFlow TensorF
從0制作自定義鏡像用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)（Tensorflow+GPU） 本章節(jié)介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Tensorflow，訓(xùn)練使用的資源是GPU。 本實(shí)踐教程僅適用于新版訓(xùn)練作業(yè)。 場(chǎng)景描述 本示例使用Linux x86_64架構(gòu)的主機(jī)，操作系統(tǒng)ubuntu-18
從0制作自定義鏡像用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)（Pytorch+Ascend） 本章節(jié)介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是PyTorch，訓(xùn)練使用的資源是專屬資源池的Ascend芯片。 準(zhǔn)備工作 準(zhǔn)備一套可以連接外部網(wǎng)絡(luò)，裝有Linux系統(tǒng)并安裝18.09.
如何修改RDS for MySQL實(shí)例的時(shí)區(qū) RDS只能通過(guò)控制臺(tái)方式修改時(shí)區(qū)，不同引擎有不同的時(shí)區(qū)策略： RDS for MySQL支持創(chuàng)建實(shí)例時(shí)選擇時(shí)區(qū)，創(chuàng)建完成后，可以修改時(shí)區(qū)。 當(dāng)系統(tǒng)中RDS for MySQL實(shí)例的時(shí)區(qū)與業(yè)務(wù)所在地域的時(shí)區(qū)不同，或者當(dāng)特定國(guó)家在夏令時(shí)和
調(diào)用接口前，您需要了解API 認(rèn)證鑒權(quán)。 調(diào)用接口前，您需要提前獲取到地區(qū)和終端節(jié)點(diǎn)，即下文中的Endpoint值。 接口約束 流式容災(zāi)要求數(shù)據(jù)庫(kù)引擎版本在V2.0-3.200及以上。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口。 URI POST /v3.5/{project_
