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華為云計算 云知識 基于 MapReduce服務(wù) MRS 分析車主駕駛行為 基于MapReduce服務(wù) MRS分析車主駕駛行為 時間：2024-05-20 14:46:19 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門來自：百科華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫概念設(shè)計階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫概念設(shè)計階段的任務(wù) 時間：2021-06-02 10:05:39 數(shù)據(jù)庫 概念設(shè)計的任務(wù)，是分析用戶提出的需求，對用戶需求進(jìn)行綜合、歸納和抽象，形成一個獨(dú)立于具體數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的概念層次抽象模型，即為概念數(shù)據(jù)模型。 文中課程 更來自：百科
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華為云計算 云知識 暫停集群升級任務(wù)PauseUpgradeClusterTask 暫停集群升級任務(wù)PauseUpgradeClusterTask 時間：2023-11-23 16:38:58 功能介紹 暫停集群升級任務(wù)。 集群升級涉及多維度的組件升級操作，強(qiáng)烈建議統(tǒng)一通過CCE來自：百科云知識 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句 時間：2020-11-24 15:57:34 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce來自：百科
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華為云計算 云知識 繼續(xù)執(zhí)行集群升級任務(wù)ContinueUpgradeClusterTask 繼續(xù)執(zhí)行集群升級任務(wù)ContinueUpgradeClusterTask 時間：2023-11-23 16:38:02 功能介紹 繼續(xù)執(zhí)行被暫停的集群升級任務(wù)。 集群升級涉及多維度的組件升級來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析階段的任務(wù) 時間：2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計需求分析階段的任務(wù)，包括： 1. 對用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查，了解用戶對新系統(tǒng)的期望和目標(biāo)，了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問題； 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開發(fā)范圍；來自：百科![]()
互。將任務(wù)通過結(jié)果傳送給任務(wù)調(diào)度引擎，任務(wù)調(diào)度引擎作為任務(wù)調(diào)度實(shí)現(xiàn)的主體，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)任務(wù)組織、任務(wù)依賴及任務(wù)調(diào)度控制等流程，管理著整個任務(wù)調(diào)度CPU的執(zhí)行過程。任務(wù)調(diào)度引擎根據(jù)任務(wù)的具體類型，將任務(wù)分為計算、存儲和控制三種類型，分發(fā)給不同調(diào)度邏輯處理模塊，啟動具體核函數(shù)任務(wù)、存儲任來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 獲取集群升級任務(wù)詳情ShowUpgradeClusterTask 獲取集群升級任務(wù)詳情ShowUpgradeClusterTask 時間：2023-11-23 16:41:02 功能介紹 獲取集群升級任務(wù)詳情，任務(wù)ID由調(diào)用集群升級API后從響應(yīng)體中uid字段獲取。來自：百科![]()
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SSZ。 status Integer 任務(wù)狀態(tài)。 1 ：運(yùn)行中 2 ： 成功 -1 ：失敗 error_code String 任務(wù)錯誤碼。 error_msg String 任務(wù)錯誤碼說明。 execute_msg String 任務(wù)執(zhí)行返回內(nèi)容，最長1024個字節(jié)。 請求示例來自：百科![]()
Language語言操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其基本原理是將HQL語言自動轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)，從而完成對Hadoop集群中存儲的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析。 Hive主要特點(diǎn)如下： · 海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析匯總。 · 將復(fù)雜的MapReduce編寫任務(wù)簡化為SQL語句。 · 靈活的數(shù)據(jù)存儲格式，支持JS來自：百科![]()
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往往會導(dǎo)致整個任務(wù)的失敗。Flink提供了任務(wù)級別的容錯機(jī)制，保證任務(wù)在異常發(fā)生時不會丟失用戶數(shù)據(jù)，并且能夠自動恢復(fù)。 Checkpoint：Flink基于Checkpoint實(shí)現(xiàn)容錯，用戶可以自定義對整個任務(wù)的Checkpoint策略，當(dāng)任務(wù)出現(xiàn)失敗時，可以將任務(wù)恢復(fù)到最近一次來自：專題![]()
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