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  • drools規(guī)則引擎并行執(zhí)行 內(nèi)容精選 換一換
  • Groupings進(jìn)行連接的有向無(wú)環(huán)圖(DAG)。Topology里面的每一個(gè)Component(Spout/Bolt)節(jié)點(diǎn)都是并行運(yùn)行的。在Topology里面,可以指定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的并行度,Storm則會(huì)在集群里面分配相應(yīng)的Task來(lái)同時(shí)計(jì)算,以增強(qiáng)系統(tǒng)的處理能力。 圖2 Topology Sto
    來(lái)自:百科
    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • drools規(guī)則引擎并行執(zhí)行 相關(guān)內(nèi)容
  • B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • drools規(guī)則引擎并行執(zhí)行 更多內(nèi)容
  • B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
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    (高性能存儲(chǔ),只有并行文件系統(tǒng)支持) x-obs-version string 否 桶所在的 OBS 服務(wù)版本號(hào) x-obs-fs-file-interface string 否 是否為并行文件系統(tǒng)。取值包含Enabled(并行文件系統(tǒng))。不攜帶此頭域表示不屬于并行文件系統(tǒng)。 x-obs-epid
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
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    華為云E CS 彈性云服務(wù)器 ) 如果待遷移實(shí)例較多,可準(zhǔn)備多臺(tái)ECS并行遷移 CPU/內(nèi)存 部分遷移工具支持多線程并行導(dǎo)入,使用高規(guī)格ECS,能提升導(dǎo)入速度。 華為云ECS(彈性云服務(wù)器) 如果待遷移實(shí)例較多,可準(zhǔn)備多臺(tái)ECS并行遷移 可用磁盤(pán)空間 ECS需要預(yù)留足夠的可用磁盤(pán)空間,存儲(chǔ)壓縮文件以及解壓后的緩存數(shù)據(jù)文件。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    支持通過(guò)邊緣網(wǎng)關(guān)接入Modbus、OPCUA、可通過(guò)行業(yè)協(xié)議插件方式支持行業(yè)協(xié)議接入。支持一機(jī)一密,X.509證書(shū)等鑒權(quán)方式。 設(shè)備接入之規(guī)則引擎 規(guī)則引擎是指用戶(hù)可以在 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 上可以對(duì)接入平臺(tái)的設(shè)備設(shè)定相應(yīng)的規(guī)則,在條件滿(mǎn)足所設(shè)定的規(guī)則后,平臺(tái)會(huì)觸發(fā)相應(yīng)的動(dòng)作來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)需求。包含設(shè)備聯(lián)動(dòng)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)兩種類(lèi)型。
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
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    一個(gè)部署任務(wù)同時(shí)部署到多臺(tái)主機(jī)和主機(jī)組,每個(gè)原子步驟獨(dú)立輸出清晰日志,部署失敗時(shí)能夠快速定位原因并解決; 支持保存自定義模板; 支持設(shè)置參數(shù)并進(jìn)行動(dòng)態(tài)執(zhí)行; 支持無(wú)縫集成流水線,支持流水線執(zhí)行參數(shù)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    、發(fā)布等多項(xiàng)活動(dòng),管理多個(gè)單獨(dú)的活動(dòng)比較復(fù)雜,增加管理成本。 使用方式:利用流水線技術(shù)將開(kāi)發(fā)過(guò)程中的多個(gè)活動(dòng)按需進(jìn)行關(guān)聯(lián)管理,或并行或串行,按需進(jìn)行執(zhí)行,提升交付效率。 流水線 CloudPipeline 提供可視化、可定制的持續(xù)交付流水線服務(wù),實(shí)現(xiàn)縮短交付周期和提升交付質(zhì)量的效果
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    設(shè)備的管理、智能控制。 邊緣節(jié)點(diǎn) 設(shè)備連接到邊緣節(jié)點(diǎn)后,節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析、清洗和上報(bào)設(shè)備數(shù)據(jù)至云端,同時(shí)邊緣側(cè)提供規(guī)則引擎、應(yīng)用集成等功能,方便場(chǎng)景編排和業(yè)務(wù)擴(kuò)展。 云端 云端提供設(shè)備管理、IEF、EI等云服務(wù),設(shè)備數(shù)據(jù)上云后通過(guò)這些云服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)API實(shí)現(xiàn)更多功能和應(yīng)用。
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    一個(gè)部署任務(wù)同時(shí)部署到多臺(tái)主機(jī)和主機(jī)組,每個(gè)原子步驟獨(dú)立輸出清晰日志,部署失敗時(shí)能夠快速定位原因并解決。 支持保存自定義模板。 支持設(shè)置參數(shù)并進(jìn)行動(dòng)態(tài)執(zhí)行。 支持無(wú)縫集成流水線,支持流水線執(zhí)行參數(shù)。 使用部署服務(wù)可以做什么? 部署服務(wù)提供的功能如下表所示。 部署服務(wù)的工作原理是什么? 部署服務(wù)提供兩種部署類(lèi)型:
    來(lái)自:百科
    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)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)Hi
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。
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    析 算法預(yù)集成 專(zhuān)業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹(shù),分類(lèi),聚類(lèi),回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化
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    編排能力,可快速構(gòu)建API用以開(kāi)放數(shù)據(jù)及應(yīng)用服務(wù)能力 設(shè)備數(shù)據(jù)集成 支持設(shè)備modbus、OPC-UA等多種工業(yè)協(xié)議接入,提供設(shè)備管理,規(guī)則引擎轉(zhuǎn)發(fā),物模型,物解析等能力,方便將設(shè)備數(shù)據(jù)引入IT系統(tǒng)管理 多云協(xié)同 ROMA Connect邊緣節(jié)點(diǎn)可部署于用戶(hù)本地?cái)?shù)據(jù)中心,云上統(tǒng)一
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    File、HDFS等。最常用的是HDFS,用戶(hù)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(lái)看,Spark分成控制端(Driver)和執(zhí)行端(Executor)。控制端負(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(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源,如Local
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總條數(shù):105