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- spark 查看作業(yè)隊(duì)列信息 內(nèi)容精選 換一換
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實(shí)際場景獲取不同的診斷信息。 6、（可選）配置高級選項(xiàng)。 7、單擊“提交”，完成訓(xùn)練作業(yè)的創(chuàng)建。 參數(shù)填寫說明見創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)常見問題 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)常見問題 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)提示“對象目錄大小/數(shù)量超過限制”，如何解決？ 問題分析 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)選擇的代碼目錄有大小和文件個(gè)數(shù)限制。來自：專題Studio MRS Spark 通過MRS Spark節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的Spark作業(yè)。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)治理中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Spark 數(shù)據(jù)治理 中心 DataArts Studio MRS Spark Python 通過MRS Spark Python節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的Spark來自：專題
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OBS 是對象存儲服務(wù)，具有高可用低成本的特點(diǎn)。 HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲，適合高性能基于索引查詢的場景。 數(shù)據(jù)計(jì)算 MRS提供多種主流計(jì)算引擎：MapReduce（批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)來自：百科Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、 數(shù)據(jù)倉庫 、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafk來自：專題
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入操作，和棧一樣，隊(duì)列是一種操作受限制的線性表。進(jìn)行插入操作的端稱為隊(duì)尾，進(jìn)行刪除操作的端稱為隊(duì)頭。隊(duì)列中沒有元素時(shí)，稱為空隊(duì)列。 什么是隊(duì)列元素？ 隊(duì)列的數(shù)據(jù)元素又稱為隊(duì)列元素。 在隊(duì)列中插入一個(gè)隊(duì)列元素稱為入隊(duì)，從隊(duì)列中刪除一個(gè)隊(duì)列元素稱為出隊(duì)。 因?yàn)?span style='color:#C7000B'>隊(duì)列只允許在一端插入，在來自：專題![]()
前狀態(tài)及后續(xù)響應(yīng)活動措施；投放部門通過平臺獲取新增玩家、活躍玩家的渠道來源，來決定下一周期重點(diǎn)投放哪些平臺。 優(yōu)勢 高效的Spark編程模型：使用Spark Streaming直接從DIS中獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清理等預(yù)處理操作。只需編寫處理邏輯，無需關(guān)心多線程模型。 簡單易用：直接來自：百科![]()
SQL作業(yè) Flink OpenSource SQL作業(yè)常用的API 批量停止作業(yè) 批量運(yùn)行作業(yè) 更新SQL作業(yè) 新建SQL作業(yè) Flink OpenSource SQL作業(yè)常見問題 如何給子用戶授權(quán)查看Flink作業(yè)？ Flink作業(yè)設(shè)置“異常自動重啟” Flink作業(yè)如何保存作業(yè)日志來自：專題![]()
彈性資源池添加隊(duì)列 創(chuàng)建完彈性資源池后，彈性資源池可以添加一個(gè)或多個(gè)隊(duì)列用于后續(xù)作業(yè)的運(yùn)行。 創(chuàng)建完彈性資源池后，彈性資源池可以添加一個(gè)或多個(gè)隊(duì)列用于后續(xù)作業(yè)的運(yùn)行。 彈性資源池添加隊(duì)列 彈性資源池關(guān)聯(lián)隊(duì)列 可以將已有的隊(duì)列關(guān)聯(lián)至彈性資源池，即可將彈性資源池的資源用于后續(xù)作業(yè)的運(yùn)行。來自：專題![]()
目前平臺支持三種通用學(xué)科作業(yè)、一種英語學(xué)科作業(yè)、兩種編程作業(yè)和小組作業(yè)，分別是： 通用學(xué)科：試題作業(yè)、上傳作業(yè)、寫作作業(yè) 英語學(xué)科：口語作業(yè) 編程作業(yè)：前端編程、JAVA 編程 小組作業(yè) 下面主要介紹如何布置通用學(xué)科的作業(yè)。 步驟：教師登錄 > 【作業(yè)】 > 【布置作業(yè)】 > 選擇作業(yè)類型（寫作作業(yè)來自：云商店![]()
密。 提升訪問查詢檢索效率 為企業(yè)搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)總線，幫助企業(yè)統(tǒng)一管理對內(nèi)對外的API服務(wù)。 作業(yè)開發(fā)流程 開發(fā)作業(yè)前，您可以通過下圖了解數(shù)據(jù)開發(fā)模塊作業(yè)開發(fā)的基本流程。 新建作業(yè) 新建一個(gè)作業(yè) 開發(fā)作業(yè) 對新建的作業(yè)進(jìn)行開發(fā)和配置 調(diào)度作業(yè) 對已編排好的作業(yè)設(shè)置調(diào)度方式 提交版本來自：專題![]()
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使用MRS服務(wù)Spark組件數(shù)據(jù)分析； 2. 查看分析結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提： 1. 開通 MapReduce服務(wù) 2. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 3.提交任務(wù) 4.查看結(jié)果 溫馨提示：詳情信息請以實(shí)驗(yàn)頁面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解 DLI SQL的高級功能。 2、掌握Spark程序開發(fā)。 3、掌握Flink程序開發(fā)。 4、掌握多數(shù)據(jù)源融合分析。 課程大綱 第1章 SQL作業(yè) 第2章 Spark作業(yè) 第3章 Flink作業(yè) 第4章 多數(shù)據(jù)源融合計(jì)算 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data來自：百科![]()
支持在線測試SQL作業(yè) 作業(yè)調(diào)試功能可以幫助用戶校驗(yàn)SQL語句邏輯是否正確，通過用戶的樣例數(shù)據(jù)輸入（支持手動輸入和OBS輸入兩種方式）結(jié)合SQL邏輯快速輸出樣例結(jié)果，確保在作業(yè)正式運(yùn)行時(shí)，邏輯處理正確。詳細(xì)內(nèi)容請參見調(diào)試作業(yè)。 支持Flink和Spark自定義作業(yè) 允許用戶在獨(dú)享集來自：百科![]()
Kafka與DMS高級隊(duì)列的差異 Kafka與DMS高級隊(duì)列的差異 時(shí)間：2020-09-17 15:21:09 除了Kafka專享實(shí)例，分布式消息服務(wù)DMS的高級隊(duì)列類型也兼容Kafka協(xié)議，二者在使用上有部分差異。 兼容社區(qū)版本 DMS高級隊(duì)列 DMS高級隊(duì)列基于Kafka社區(qū)0來自：百科![]()
華為云MapReduce服務(wù)提交MapReduce作業(yè) 華為云MapReduce服務(wù)提交MapReduce作業(yè) 時(shí)間：2020-11-24 16:00:05 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce服務(wù)提交MapReduce作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce來自：百科![]()
ZooKeeper提供REST接口與Hue交互，用于查詢ZooKeeper節(jié)點(diǎn)信息。 在Hue前端顯示ZooKeeper節(jié)點(diǎn)信息，Hue調(diào)用ZooKeeper REST接口獲取這些節(jié)點(diǎn)信息。 Impala Impala提供Hue beeswax接口與Hue交互，用于執(zhí)行Hive SQL、查詢表元數(shù)據(jù)。 在Hue界面編輯HQL語句，通Hue來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 消息隊(duì)列的應(yīng)用場景 消息隊(duì)列的應(yīng)用場景 時(shí)間：2020-10-13 09:57:14 消息隊(duì)列中間件是分布式系統(tǒng)中重要的組件，主要解決應(yīng)用耦合，異步消息，流量削鋒等問題。實(shí)現(xiàn)高性能，高可用，可伸縮和最終一致性架構(gòu)，使用較多的消息隊(duì)列有ActiveMQ，Rabb來自：百科![]()
修改 CDN 源站信息 CDN緩存刷新與緩存預(yù)熱操作指導(dǎo)視頻 CDN HTTPS配置 CDN緩存配置 相關(guān)推薦 使用DLI進(jìn)行電商BI報(bào)表分析:步驟1：上傳數(shù)據(jù) 本地Windows主機(jī)使用OBS上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS來自：百科![]()
本地Windows主機(jī)使用OBS上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 教程：從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群:上傳數(shù)據(jù)到OBS 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 使用備份文件遷移不同Region/Redis版本的實(shí)例:步驟2：創(chuàng)建OBS桶并上傳備份文件來自：百科
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