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  • 華為云FunctionGraph函數(shù)工作—— “Serverless“遇見”AI,釋放AI生產(chǎn)力 華為云FunctionGraph函數(shù)工作—— “Serverless“遇見”AI,釋放AI生產(chǎn)力 時(shí)間:2023-07-21 17:24:16 云計(jì)算 函數(shù)工作 華為云函數(shù)工作流產(chǎn)品入口>>
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    Spark擁有明顯的性能優(yōu)勢。Spark使用in-memory的計(jì)算方式,通過這種方式來避免一個(gè)MapReduce工作中的多個(gè)任務(wù)對同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算時(shí)的IO瓶頸。Spark利用Scala語言實(shí)現(xiàn),Scala能夠使得處理分布式數(shù)據(jù)集時(shí),能夠像處理本地化數(shù)據(jù)一樣。除了交互式的數(shù)
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  • FVCOM是無結(jié)構(gòu)三角形網(wǎng)格架構(gòu)、有限體積、自由表面、三維原始方程海洋數(shù)值模型,包含了多種物理、水質(zhì)、生態(tài)計(jì)算模塊。FVCOM模型輸入輸出基于標(biāo)準(zhǔn)化NETCDF格式,具有平臺通用兼容性,并能使用VISIT可視化軟件是輸入輸出結(jié)構(gòu)進(jìn)行快速二維/三維可視化。該模型基于Fortran 90/95標(biāo)準(zhǔn),且在MPI(Message
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    OLAP就是對商城數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)量大。OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理),支持復(fù)雜的分析操作,對決策的支持,特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大,吞吐量大,只支持查詢。 2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)注入:druid支持數(shù)據(jù)的注入,并提供了數(shù)據(jù)的事件驅(qū)動(dòng),保證在實(shí)時(shí)和離線環(huán)境下事件的實(shí)效性和統(tǒng)一性。歷史數(shù)據(jù)不改變,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入。 3.可擴(kuò)展的PB級存儲:
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  • 按轉(zhuǎn)碼輸出的視頻文件時(shí)長進(jìn)行計(jì)費(fèi)。 •按需付費(fèi) •預(yù)付費(fèi)套餐包 音頻轉(zhuǎn)碼 按轉(zhuǎn)碼輸出的音頻文件時(shí)長進(jìn)行計(jì)費(fèi)。 •按需付費(fèi) •預(yù)付費(fèi)套餐包 音視頻轉(zhuǎn)推 按轉(zhuǎn)碼后輸出的音視頻旁路推流至云端錄制或直播 CDN 觀看的總時(shí)長進(jìn)行計(jì)費(fèi)。 按需付費(fèi) 音視頻合流轉(zhuǎn)碼 按云端合流轉(zhuǎn)碼后輸出的音視頻轉(zhuǎn)碼時(shí)長來統(tǒng)計(jì)合流轉(zhuǎn)碼服務(wù)的用量。轉(zhuǎn)碼時(shí)長分為音頻時(shí)長和視頻時(shí)長。
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    objects volumes 否 Array of io.k8s.api.core.v1.Volume objects 表8 io.k8s.api.core.v1.Affinity 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 nodeAffinity 否 io.k8s.api.core.v1.NodeAffinity
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    objects volumes Array of io.k8s.api.core.v1.Volume objects 表10 io.k8s.api.core.v1.Affinity 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 nodeAffinity io.k8s.api.core.v1.NodeAffinity
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    https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller#pod-template 表7 io.k8s.api.core.v1.PodTemplateSpec 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 metadata io.k8s
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    info: https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/volumes 表9 io.k8s.api.core.v1.Affinity 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 nodeAffinity io.k8s.api.core.v1.NodeAffinity
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