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0-beta3”源碼包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/LuaJIT/LuaJIT/archive/v2.1.0-beta3.tar.gz 說(shuō)明：經(jīng)過(guò)測(cè)試，當(dāng)前v2.1.0版本是支持aarch64架構(gòu)的CPU的服務(wù)器/虛擬機(jī)執(zhí)行，其他的版本不支持。來(lái)自：百科
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2.獲取源碼 1)下載Predixy源碼。 下載地址：https://github.com/joyieldInc/predixy/archive/1.0.5.tar.gz 2)復(fù)制至服務(wù)器“/usr/local/src”目錄。 ----結(jié)束 3.編譯和安裝 1)進(jìn)入Predixy來(lái)自：百科![]()
/usr/local/src wget https://github.com/happyfish100/libfastcommon/archive/V1.0.38.tar.gz tar -zxvf V1.0.38.tar.gz cd libfastcommon-1.0.38/ ./make來(lái)自：百科![]()
MapReduce服務(wù) MRS 使用Kafka客戶端創(chuàng)建Topic MapReduce服務(wù) MRS 04:20 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 03:44 MapReduce服務(wù) MRS 安裝及使用MRS客戶端來(lái)自：專(zhuān)題![]()
請(qǐng)求示例 申請(qǐng)30天有效的集群訪問(wèn)證書(shū) { "duration" : 30 } 響應(yīng)示例 狀態(tài)碼： 200 表示成功獲取指定集群的證書(shū)。證書(shū)文件格式參見(jiàn)kubernetes v1.Config結(jié)構(gòu) { "kind" : "Config", "apiVersion" : "v1", "preferences"來(lái)自：百科![]()
行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)結(jié)合硬件、數(shù)據(jù)組織、計(jì)算引擎、AI智能調(diào)優(yōu)四級(jí)垂直優(yōu)化，全棧式性能加速，同時(shí)具備百萬(wàn)規(guī)模元數(shù)據(jù)毫秒級(jí)響應(yīng)，為用戶提供極致性能體驗(yàn) 領(lǐng)先開(kāi)源技術(shù) 主流引擎Spark、Hive、Flink等深度改造，擁有索引、緩存、元數(shù)據(jù)等關(guān)鍵技術(shù)；自研CarbonData毫秒級(jí)點(diǎn)查，Superior調(diào)度突破單集群20000節(jié)點(diǎn)+來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ） MapReduce服務(wù)（MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL） 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 （ DDM ）來(lái)自：百科![]()
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群中預(yù)置的 彈性云服務(wù)器 實(shí)例規(guī)格、實(shí)例數(shù)量、數(shù)據(jù)盤(pán)類(lèi)型（普通IO、高IO、超高IO）、要安裝的組件（Hadoop、Spark、HBase、Hive、Kafka、Storm等）。用戶可以使用引導(dǎo)操作在集群?jiǎn)?dòng)前（或后）在指定的節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行腳本，安裝其他第三方軟件或修改集群運(yùn)行環(huán)境等自定義操作。來(lái)自：百科![]()
4”源碼包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/openmrs/openmrs-core/archive/2.1.4.tar.gz 3.編譯和安裝 安裝“openmrs-2.1.4” 安裝花費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)，請(qǐng)耐心等待。 cd /usr/local/src來(lái)自：百科
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