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String 函數(shù)執(zhí)行入口 規(guī)則：xx.xx，必須包含“. ” 舉例：對于node.js函數(shù)：myfunction.handler，則表示函數(shù)的文件名為myfunction.js，執(zhí)行的入口函數(shù)名為handler。 memory_size Integer 函數(shù)消耗的內(nèi)存。 單位M。 取值來自：百科
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mo工程對MapReruce服務(wù)的使用有初步認識。 本期視頻幫助用戶了解華為云MapReduce服務(wù)的二次開發(fā)Demo工程的獲取方式，以及華為云SDK Maven倉庫的配置方式，為在MapReduce服務(wù)進行業(yè)務(wù)開發(fā)做好準備工作。 華為云會議 Meeting 華為云會議，結(jié)合企業(yè)來自：百科
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還可以設(shè)置音頻的音量，和調(diào)整畫布的橫豎屏展示。 4 視頻場景區(qū)域 如果一個視頻包含多場景，可以通過服務(wù)定義的場景依次制作，順序播放。 5 文件設(shè)置區(qū)域 從左往右依次為： 單擊文件名稱右側(cè)的圖標，可自定義視頻草稿的名稱。 單擊圖標，保存視頻制作任務(wù)。 單擊圖標，彈出“視頻制作任務(wù)中心”對話框，可以看到視頻制作任務(wù)列表，及當前任務(wù)的合成進展。來自：專題![]()
String 函數(shù)執(zhí)行入口 規(guī)則：xx.xx，必須包含“. ” 舉例：對于node.js函數(shù)：myfunction.handler，則表示函數(shù)的文件名為myfunction.js，執(zhí)行的入口函數(shù)名為handler。 memory_size Integer 函數(shù)消耗的內(nèi)存。 單位M。 取值來自：百科![]()
NN啟動的時間，NN失效時SecondaryNN不能立即提供服務(wù)，而且也不能保證數(shù)據(jù)和NN的一致性。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase來自：百科![]()
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按照routes_id過濾查詢 tenant_id 否 String 按照tenant_id過濾查詢 vpc_id 否 String 按照vpc_id過濾查詢 destination 否 String 按照路由目的地址CIDR過濾查詢 type 否 String 按照type進行過濾查詢，目前只支持peering來自：百科![]()
，百萬級交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力，保障系統(tǒng)可靠與性能。 精準營銷移動互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析，輕松實現(xiàn)精準營銷 優(yōu)勢 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務(wù)提供Hadoop、Spark、Hbase等能力，快速高效處理用戶數(shù)據(jù)，分析用戶行為趨勢，在產(chǎn)品展示、產(chǎn)品推廣、產(chǎn)品運營、個性推薦來自：百科![]()
庫，通過代理倉下載文件后支持將對應(yīng)文件緩存到制品倉庫，解決用戶三方依賴下載慢痛點，實現(xiàn)下載三方依賴和本地倉庫一樣的極致體驗。 特性五：按文件名和checksum搜索，億級制品包秒級查詢與精準定位 華為云CodeArts Artifact具備強大的搜索能力，依托于華為數(shù)據(jù)引擎檢索能來自：百科![]()
另外，華為云 CDN 支持通過配置訪問權(quán)限對訪問者身份進行識別和過濾，限制部分用戶訪問實現(xiàn)訪問安全，和設(shè)置防盜鏈、IP黑白名單、UA黑白名單、URL鑒權(quán)來實現(xiàn)認證安全，具體見下方： 盜鏈配置：配置referer黑白名單，通過設(shè)置的過濾策略，對訪問者身份進行識別和過濾，實現(xiàn)限制訪問來源的目的。 IP黑白名單來自：百科![]()
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本章節(jié)將指導(dǎo)你通過docker load命令將鏡像壓縮包導(dǎo)入為一個鏡像。 執(zhí)行方式有2種： docker load < 路徑/文件名.tar docker load --input或者-i 路徑/文件名.tar 示例： $ docker load --input fedora.tar 容器鏡像上傳下載常見問題來自：專題![]()
data-00000-of-00001 必選 | │ ├──config.json 必選：模型配置文件，文件名稱固定為config.json, 只允許放置一個 | │ ├──customize_service.py 必選：模型推理代碼，文件名稱固定為customize_service.py, 只允許放置一個，customize_service來自：專題![]()
一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理： 1.實時流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關(guān)鍵問題： 1.計算結(jié)果容易不一致，如批計算的結(jié)果更全面，與流計算有差異 2.IoT時代數(shù)據(jù)量巨大，夜間批計算時間窗可能不夠3來自：百科
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