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- hadoop 性能測試 內(nèi)容精選 換一換
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如何提升性能調(diào)優(yōu)效率,看護(hù)版本的性能成為了企業(yè)面臨的挑戰(zhàn) 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 性能測試規(guī)模不足 云化應(yīng)用動輒數(shù)萬、數(shù)十萬的并發(fā)用戶連接,傳統(tǒng)測試工具無法滿足需求,無法發(fā)現(xiàn)高并發(fā)場景下的問題 性能測試成本高 高并發(fā)性能測試工具動輒上百萬的采購成本、為節(jié)約虛擬機(jī)成本反復(fù)拆建測試工具環(huán)境,給企業(yè)帶來了較高的經(jīng)濟(jì)和人力成本來自:百科軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts體驗指南_軟件開發(fā)平臺_軟件開發(fā)生產(chǎn)線-華為云 什么是微服務(wù)引擎_為什么需要微服務(wù)引擎_微服務(wù)引擎的優(yōu)點-華為云 性能測試有哪些特性_性能測試特點_性能測試 CodeArts PerfTest-華為云 云日志服務(wù)LTS 云日志 采集的方法_ 日志分析 _云日志服務(wù)-華為云 云日志服務(wù)的使用限制_云日志服務(wù)_使用限制說明來自:專題
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實踐。 課程簡介 本課程結(jié)合華為云服務(wù)的多個實踐Demo,囊括分布式緩存服務(wù)、分布式消息服務(wù)、API網(wǎng)關(guān)、軟件開發(fā)平臺、 AI開發(fā)平臺 、云性能測試等服務(wù)的實踐教學(xué),以闖關(guān)形式幫助開發(fā)者熟悉各服務(wù)使用方法并解決實際問題。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉華為云應(yīng)用平臺服來自:百科
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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。 數(shù)據(jù)分析云服務(wù)器推薦使用磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)來自:專題, MRS 是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉庫 基礎(chǔ)構(gòu)架,提供了一系列的工具,可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。 華為云提供了來自:專題MRS集群HDFS服務(wù)介紹 華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) (MRS),MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。 華來自:專題在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),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(wù),完全兼容開源接口,結(jié)合 華為云計算 、存儲優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗,為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺,輕松運行Hadoop、Spark、HBa來自:百科為什么視頻可播放時長比總會話時長短? 通過API合成的視頻封面為什么看不到插入的視頻素材縮略圖? 配置Git LFS:什么是Git LFS 性能測試常見問題 為什么視頻轉(zhuǎn)碼/切片后,時長與播放器中看到的時長不一致? 什么是 視頻接入服務(wù) 為什么上傳音視頻后,無法獲取到音視頻的時長? 什么是 語音交互 服務(wù)來自:百科業(yè)務(wù)拓展: AOM ( 應(yīng)用運維管理 )實時監(jiān)控應(yīng)用運維指標(biāo), APM 通過拓?fù)?、調(diào)用鏈等快速診斷應(yīng)用性能異常。 通過APM找到性能瓶頸后,CPTS(云性能測試服務(wù))關(guān)聯(lián)分析生成性能報表。 通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),APM多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時上下文數(shù)據(jù)特征,通過聚類分析找到問題根因。來自:百科
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