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- mapreduce 提交任務(wù) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：專題大數(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，來自：百科
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ment節(jié)點(diǎn)、interconnect三大部分組成。Greenplum master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)來自：百科![]()
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提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息 表27 Error 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 message String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息描述 code String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息編碼 狀態(tài)碼： 502 表28 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 error Error object 提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息來自：百科![]()
提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息 表32 Error 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 message String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息描述 code String 任務(wù)異常錯(cuò)誤信息編碼 狀態(tài)碼： 503 表33 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 error Error object 提交任務(wù)異常時(shí)返回的異常信息來自：百科
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