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表,然后根據(jù)它們的鍵縮小鍵/值對(duì)列表。MapReduce起到了將大事務(wù)分散到不同設(shè)備處理的能力,這樣原本必須用單臺(tái)較強(qiáng)服務(wù)器才能運(yùn)行的任務(wù),在分布式環(huán)境下也能完成。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)來自:百科對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高,作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。 數(shù)據(jù)量巨大。 數(shù)據(jù)來源和格式多種多樣。 數(shù)據(jù)處理通常由多個(gè)任務(wù)構(gòu)成,對(duì)資源需要進(jìn)行詳細(xì)規(guī)劃。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Sp來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 定時(shí)任務(wù) 定時(shí)任務(wù) 時(shí)間:2020-12-10 20:07:23 定時(shí)任務(wù)是按照指定時(shí)間周期運(yùn)行的短任務(wù)。使用場景為在某個(gè)固定時(shí)間點(diǎn),為所有運(yùn)行中的節(jié)點(diǎn)做時(shí)間同步。 定時(shí)任務(wù)是基于時(shí)間控制的短時(shí)任務(wù)(Job),類似于Linux系統(tǒng)的crontab文件中的一行,在指定的時(shí)間周期運(yùn)行指定的短時(shí)任務(wù)。來自:百科站式運(yùn)維能力。 MapReduce相關(guān)精選推薦 MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù)入門 MapReduce服務(wù) 定價(jià) MapReduce服務(wù)學(xué)習(xí)與資源 MapReduce 使用Mapreduce MapReduce Action 使用MapReduce 查看更多 收起來自:專題云知識(shí) 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過程中,任務(wù)調(diào)度器接收來自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù),這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系,需要先解除依賴關(guān)系,再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟,最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI來自:百科高度靈活的流式窗口支持:Flink能夠支持時(shí)間窗口、計(jì)數(shù)窗口、會(huì)話窗口,以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自定義窗口,可以通過靈活的觸發(fā)條件定制,實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的流式計(jì)算模式。 容錯(cuò)機(jī)制 分布式系統(tǒng),單個(gè)task或節(jié)點(diǎn)的崩潰或故障,往往會(huì)導(dǎo)致整個(gè)任務(wù)的失敗。Flink提供了任務(wù)級(jí)別的容錯(cuò)機(jī)制,保證任務(wù)在異常發(fā)生時(shí)不會(huì)丟失用戶數(shù)據(jù),并且能夠自動(dòng)恢復(fù)。來自:專題批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 任務(wù)創(chuàng)建流程:實(shí)時(shí)同步任務(wù)創(chuàng)建流程 任務(wù)創(chuàng)建流程:實(shí)時(shí)災(zāi)備任務(wù)創(chuàng)建流程 任務(wù)創(chuàng)建流程:遷移任務(wù)創(chuàng)建流程 查詢回放進(jìn)度:查詢回放進(jìn)度 ROMA數(shù)據(jù)集成:任務(wù)監(jiān)控日志查詢 批量操作指定ID任務(wù):響應(yīng)參數(shù) API概覽 異步推理:使用模型訓(xùn)練服務(wù)模型包進(jìn)行異步推理來自:百科
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