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- mysql5驅(qū)動(dòng)driver 內(nèi)容精選 換一換
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io.k8s.api.core.v1. CS IVolumeSource 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 driver String Driver is the name of the CSI driver that handles this volume. Consult with your admin來自：百科當(dāng)前支持使用Nvidia GPU的驅(qū)動(dòng)版本為418.126和460.106，您應(yīng)用程序中使用的CUDA需滿足如下表所示的配套關(guān)系。CUDA與驅(qū)動(dòng)的配套關(guān)系來源于Nvidia官網(wǎng)，詳細(xì)信息請(qǐng)參見CUDA Compatibility。 表：NVIDIA GPU驅(qū)動(dòng)與CUDA配套關(guān)系 NVIDIA來自：百科
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考，請(qǐng)以實(shí)際安裝路徑為準(zhǔn)）。 下載MySQL驅(qū)動(dòng)。 wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.35.tar.gz 將驅(qū)動(dòng)包解壓并打?yàn)閖ar包。 tar xzf mysql-connector-java-5來自：百科![]()
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api.core.v1.CSIVolumeSource 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 driver 是 String Driver is the name of the CSI driver that handles this volume. Consult with your來自：百科![]()
包括人機(jī)交互命令行Beeline、提供給JDBC應(yīng)用的JDBC驅(qū)動(dòng)、提供給Python應(yīng)用的Python驅(qū)動(dòng)、提供給Mapreduce的HCatalog相關(guān)JAR包。 ZooKeeper集群 ZooKeeper作為臨時(shí)節(jié)點(diǎn)記錄各HiveServer實(shí)例的IP地址列表，客戶端驅(qū)動(dòng)連接Zookeeper獲取該列表來自：專題![]()
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個(gè)配置參數(shù)有效。 ReadWriteOnce：該卷可以被單個(gè)節(jié)點(diǎn)以讀/寫模式掛載 說明： 集群版本為v1.13.10且storage-driver版本為1.0.19時(shí)，才支持此功能。 ReadOnlyMany：該卷可以被多個(gè)節(jié)點(diǎn)以只讀模式掛載（默認(rèn)） ReadWriteMany：該卷可以被多個(gè)節(jié)點(diǎn)以讀/寫模式掛載來自：百科![]()
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我們采用部分重構(gòu)結(jié)合抽屜式替換的思路來緩解這個(gè)問題，模型部分抽象出存儲(chǔ)服務(wù)等級(jí)描述如性能、容量、保護(hù)能力等，來簡(jiǎn)化屏蔽細(xì)節(jié)差異的代價(jià)；通用的南向框架提供以Driver機(jī)制接入的方式來集成多種不同類型的南向設(shè)備，減少對(duì)主體控制流程的侵入；自動(dòng)配置重構(gòu)優(yōu)化針對(duì)設(shè)備能力差異如快照、回滾、復(fù)制、動(dòng)態(tài)調(diào)整等特來自：百科![]()
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3、不支持對(duì)接QuotaManager,使用默認(rèn)配置,單個(gè)租戶最大支持創(chuàng)建30個(gè)智能購(gòu)買組。 4、不支持創(chuàng)建IPv6實(shí)例。 5、不支持創(chuàng)建100ums云盤。 6、不支持網(wǎng)絡(luò)driver_mode配置。 7、不支持創(chuàng)建時(shí)指定云服務(wù)器密碼(可通過啟動(dòng)模板指定)。 8、租戶創(chuàng)建的實(shí)例個(gè)數(shù)、CPU以及網(wǎng)絡(luò)配額同租戶自身配額保持一致。來自：百科![]()
File、HDFS等。最常用的是HDFS，用戶可以一次讀取大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計(jì)算。在計(jì)算完成后，也可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HDFS。 分解來看，Spark分成控制端（Driver）和執(zhí)行端（Executor）?？刂贫素?fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度，執(zhí)行端負(fù)責(zé)任務(wù)執(zhí)行。 通常，Spark中計(jì)算的數(shù)據(jù)可以來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，如Local來自：專題
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