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  • 并發(fā)并行 內(nèi)容精選 換一換
  • 移服務(wù)提供了遷移前評(píng)估功能,對(duì)桶內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 基于評(píng)估結(jié)果批量創(chuàng)建遷移任務(wù),最大化利用服務(wù)的并發(fā)性能。 支持以組的方式對(duì)遷移任務(wù)進(jìn)行管理。 高效傳輸 并行遷移:支持多對(duì)象并行遷移。 解凍歸檔數(shù)據(jù):對(duì)于歸檔類型的對(duì)象存儲(chǔ),支持自動(dòng)解凍該對(duì)象后進(jìn)行遷移。 自定義域名遷移:支持使用源端桶自定義域名遷移。
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    YARN:智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ):HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過單機(jī)處理能力,分布式并行計(jì)算框架成為標(biāo)準(zhǔn),高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????????????????????????華為云學(xué)院
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  • 并發(fā)并行 相關(guān)內(nèi)容
  • 大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展是由社會(huì)進(jìn)步過程中,不斷變化的需求而驅(qū)動(dòng)的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,讓人們需要對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ),并行計(jì)算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1.0時(shí)代。 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,需要對(duì)海量,多樣化,高并發(fā)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,交互式查詢。使大數(shù)據(jù)進(jìn)入了2.0時(shí)代。 當(dāng)前,物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,需要對(duì)海量流式數(shù)據(jù)
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過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)而大幅度降低查詢時(shí)延。
    來自:專題
  • 并發(fā)并行 更多內(nèi)容
  • Groupings進(jìn)行連接的有向無環(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來同時(shí)計(jì)算,以增強(qiáng)系統(tǒng)的處理能力。 圖2 Topology Sto
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過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)而大幅度降低查詢時(shí)延。
    來自:專題
    推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 ,主要提供高內(nèi)存實(shí)例,同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 彈性云服務(wù)器-圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器,基于NVIDIA
    來自:專題
    即開即用,完全托管軟硬件部署等功能,無需額外的安裝維護(hù) 超高性能 在業(yè)務(wù)高并發(fā)場(chǎng)景下,內(nèi)核線程優(yōu)化特性確保業(yè)務(wù)性能穩(wěn)定,解決社區(qū)版因高并發(fā)資源消耗過大導(dǎo)致性能下降問題 在業(yè)務(wù)高并發(fā)場(chǎng)景下,內(nèi)核線程優(yōu)化特性確保業(yè)務(wù)性能穩(wěn)定,解決社區(qū)版因高并發(fā)資源消耗過大導(dǎo)致性能下降問題 數(shù)據(jù)可靠 在業(yè)務(wù)高負(fù)載情況下
    來自:專題
    任意時(shí)間點(diǎn)快速回滾 基于底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的多時(shí)間點(diǎn)特性,不需增量日志回放,可直接實(shí)現(xiàn)按時(shí)間點(diǎn)回滾。 3. 并行高速備份、恢復(fù) 備份及恢復(fù)邏輯下沉到各存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn),本地訪問數(shù)據(jù)并直接與第三方存儲(chǔ)系統(tǒng)交互,高并發(fā)高性能。 4. 快速實(shí)例恢復(fù) 通過異步數(shù)據(jù)拷貝+按需實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加載機(jī)制, GaussDB (for
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過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)而大幅度降低查詢時(shí)延。
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 編譯構(gòu)建優(yōu)勢(shì) 編譯構(gòu)建優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-15 10:29:41 編譯構(gòu)建(CloudBuild)基于云端大規(guī)模并發(fā)加速,為客戶提供高速、低成本、配置簡(jiǎn)單的混合語言構(gòu)建能力,幫助客戶縮短構(gòu)建時(shí)間,提升構(gòu)建效率 全場(chǎng)景 支持多種語言,多種框架,覆蓋主流軟件開發(fā)場(chǎng)景
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    大數(shù)據(jù)普遍是以集群的形式存在的,但有任務(wù)需要處理海量的數(shù)據(jù)時(shí),一般會(huì)把任務(wù)先分解成更小規(guī)模的任務(wù),通過增加并發(fā)的方式來提高性能。而鯤鵬多核計(jì)算的特點(diǎn)能進(jìn)一步的提高大數(shù)據(jù)任務(wù)的并發(fā)度與大數(shù)據(jù)多任務(wù)并行執(zhí)行的需求天然匹配。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設(shè)數(shù)據(jù)量比較大,比如說是1
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過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)而大幅度降低查詢時(shí)延。
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    軟件開發(fā)編譯構(gòu)建(CodeArts Build)基于云端大規(guī)模并發(fā)加速,為客戶提供高速、低成本、配置簡(jiǎn)單的混合語言構(gòu)建能力,幫助客戶縮短構(gòu)建時(shí)間,提升構(gòu)建效率。 軟件開發(fā)編譯構(gòu)建(CodeArts Build)基于云端大規(guī)模并發(fā)加速,為客戶提供高速、低成本、配置簡(jiǎn)單的混合語言構(gòu)建能力,幫助客戶縮短構(gòu)建時(shí)間,提升構(gòu)建效率。
    來自:專題
    推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器,主要提供高內(nèi)存實(shí)例,同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器,G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA
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    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過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)而大幅度降低查詢時(shí)延。
    來自:專題
    Flink是一個(gè)批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計(jì)算框架,其核心是一個(gè)提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及并行化計(jì)算的流數(shù)據(jù)處理引擎。它的最大亮點(diǎn)是流處理,是業(yè)界最頂級(jí)的開源流處理引擎。 Flink最適合的應(yīng)用場(chǎng)景是低時(shí)延的數(shù)據(jù)處理(Data Processing)場(chǎng)景:高并發(fā)pipeline處理數(shù)據(jù),時(shí)延毫秒級(jí),且兼具可靠性。F
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 編譯構(gòu)建應(yīng)用場(chǎng)景 編譯構(gòu)建應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-15 10:31:51 編譯構(gòu)建(CloudBuild)基于云端大規(guī)模并發(fā)加速,為客戶提供高速、低成本、配置簡(jiǎn)單的混合語言構(gòu)建能力,幫助客戶縮短構(gòu)建時(shí)間,提升構(gòu)建效率 互聯(lián)網(wǎng)Web應(yīng)用 場(chǎng)景特點(diǎn):互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)業(yè)務(wù)種類多,業(yè)務(wù)跨平臺(tái),多語言編程成為常態(tài)。
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    推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器,主要提供高內(nèi)存實(shí)例,同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器,基于NVIDIA
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    5、桶是 OBS 中存儲(chǔ)對(duì)象的容器,在上傳對(duì)象前需要先創(chuàng)建桶,請(qǐng)參見步驟五:創(chuàng)建桶。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 6、將數(shù)據(jù)上傳至OBS,請(qǐng)參見步驟六:上傳對(duì)象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 7、從OBS中下載數(shù)據(jù),請(qǐng)參見步驟七:下載對(duì)象。并行文件系統(tǒng)與OBS桶操作類似。 OBS對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)工具匯總
    來自:專題
    B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過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)而大幅度降低查詢時(shí)延。
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總條數(shù):105