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- 位運(yùn)算 乘法 內(nèi)容精選 換一換
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性能 十萬(wàn)級(jí)QPS，高并發(fā)場(chǎng)景下性能提升3倍。 百萬(wàn)級(jí)QPS，性能是開(kāi)源MySQL的7倍；復(fù)雜查詢(xún)場(chǎng)景，支持將提取列、條件過(guò)濾、聚合運(yùn)算等操作向下推給存儲(chǔ)層處理，性能相比傳統(tǒng)架構(gòu)提升數(shù)十倍。 擴(kuò)展性 1、最多添加5個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)，添加只讀所需時(shí)間與數(shù)據(jù)量大小相關(guān)，并且需要增加一份存儲(chǔ)。來(lái)自：專(zhuān)題Computing）的簡(jiǎn)稱(chēng)。通常指以計(jì)算為目的，使用了很多處理器的單個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者使用了多臺(tái)計(jì)算機(jī)集群的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和環(huán)境。能夠執(zhí)行一般個(gè)人電腦無(wú)法處理的大資料量與高性能的運(yùn)算。HPC具有超高浮點(diǎn)計(jì)算能力，可用于解決計(jì)算密集型、海量數(shù)據(jù)處理等業(yè)務(wù)的計(jì)算需求。 彈性文件服務(wù)- 媒體處理 媒體處理包括媒體素材的上傳、下來(lái)自：專(zhuān)題
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t等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)策略；海量存儲(chǔ)，彈來(lái)自：百科秒。 數(shù)據(jù)傳輸、計(jì)算、存儲(chǔ)全鏈路加密 傳統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲(chǔ)態(tài)加密， GaussDB 作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，還實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前來(lái)自：專(zhuān)題
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Task組成。 Stage 每個(gè)Job由多個(gè)Stage組成，每個(gè)Stage是一個(gè)Task集合，由DAG分割而成。 Task 承載業(yè)務(wù)邏輯的運(yùn)算單元，是Spark平臺(tái)上可執(zhí)行的最小工作單元。一個(gè)應(yīng)用根據(jù)執(zhí)行計(jì)劃以及計(jì)算量分為多個(gè)Task。 Spark原理及相關(guān)介紹 Spark原理 Spark的應(yīng)用運(yùn)行結(jié)構(gòu)如下圖。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
VPS服務(wù)器 是用虛擬技術(shù)把物理服務(wù)器劃分成若干個(gè)獨(dú)立空間，每一個(gè)獨(dú)立的空間都是虛擬專(zhuān)用服務(wù)器，也就是VPS服務(wù)器。 由于是從物理服務(wù)器上虛擬出來(lái)的產(chǎn)品，因此沒(méi)有物理服務(wù)器穩(wěn)定，運(yùn)算速度也要慢一些，性能不高，適合對(duì)配置要求不高的客戶(hù)。 應(yīng)用場(chǎng)景 適用于中小型網(wǎng)站和應(yīng)用。 適合預(yù)算不多的網(wǎng)站和應(yīng)用。 優(yōu)劣勢(shì) 優(yōu)勢(shì)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
聚合過(guò)程中對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的處理是有差異的。 1、如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是整數(shù)，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取整處理。 2、如果輸入的數(shù)據(jù)類(lèi)型是小數(shù)（浮點(diǎn)數(shù)），系統(tǒng)會(huì)保留數(shù)據(jù)的小數(shù)點(diǎn)后兩位。 例如，彈性伸縮中“實(shí)例數(shù)”的數(shù)據(jù)類(lèi)型為整數(shù)。因此，如果聚合周期是5分鐘，假設(shè)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)為10:35，則10:30~10:35之間的原始數(shù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，教你學(xué)會(huì)使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
VPS服務(wù)器是用虛擬技術(shù)把物理服務(wù)器劃分成若干個(gè)獨(dú)立空間，每一個(gè)獨(dú)立的空間都是虛擬專(zhuān)用服務(wù)器，也就是VPS服務(wù)器。 由于是從物理服務(wù)器上虛擬出來(lái)的產(chǎn)品，因此沒(méi)有物理服務(wù)器穩(wěn)定，運(yùn)算速度也要慢一些，性能不高，適合對(duì)配置要求不高的客戶(hù)。 應(yīng)用場(chǎng)景 適用于中小型網(wǎng)站和應(yīng)用。 適合預(yù)算不多的網(wǎng)站和應(yīng)用。 優(yōu)劣勢(shì) 優(yōu)勢(shì)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
減少容量規(guī)劃的壓力。 擴(kuò)展優(yōu)勢(shì) 用戶(hù)可以利用應(yīng)用軟件的快速部署條件來(lái)更為簡(jiǎn)單快捷的將自身所需的已有業(yè)務(wù)以及新業(yè)務(wù)進(jìn)行擴(kuò)展。云計(jì)算具有高效的運(yùn)算能力，在原有服務(wù)器基礎(chǔ)上增加云計(jì)算功能能夠使計(jì)算速度迅速提高，最終實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展虛擬化的層次達(dá)到對(duì)應(yīng)用進(jìn)行擴(kuò)展的目的。 效率優(yōu)勢(shì) 云計(jì)算平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
高性能計(jì)算通常指以計(jì)算為目的，使用了很多處理器的單個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者使用了多臺(tái)計(jì)算機(jī)集群的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和環(huán)境。能夠執(zhí)行一般個(gè)人電腦無(wú)法處理的大資料量與高性能的運(yùn)算。高性能計(jì)算具有超高浮點(diǎn)計(jì)算能力，可用于解決計(jì)算密集型、海量數(shù)據(jù)處理等業(yè)務(wù)的計(jì)算需求，如應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計(jì)CAD/CAE，生物科學(xué)，能源勘探，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時(shí)間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（即數(shù)據(jù)備份）：默認(rèn)存放3來(lái)自：百科![]()
VPS服務(wù)器是用虛擬技術(shù)把物理服務(wù)器劃分成若干個(gè)獨(dú)立空間，每一個(gè)獨(dú)立的空間都是虛擬專(zhuān)用服務(wù)器，也就是VPS服務(wù)器。 由于是從物理服務(wù)器上虛擬出來(lái)的產(chǎn)品，因此沒(méi)有物理服務(wù)器穩(wěn)定，運(yùn)算速度也要慢一些，性能不高，適合對(duì)配置要求不高的客戶(hù)。 應(yīng)用場(chǎng)景 適用于中小型網(wǎng)站和應(yīng)用。 適合預(yù)算不多的網(wǎng)站和應(yīng)用。 優(yōu)劣勢(shì) 優(yōu)勢(shì)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
網(wǎng)絡(luò)模型。本次實(shí)踐使用的模型正是LeNet-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過(guò)卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提??；池化層通過(guò)下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連來(lái)自：百科![]()
低運(yùn)維成本。 文字識(shí)別 商用文字識(shí)別（ OCR ）場(chǎng)景下，如單據(jù)、發(fā)票和回執(zhí)的文字識(shí)別，對(duì)數(shù)據(jù)安全性和應(yīng)用的性能要求非常高。 公有云提供強(qiáng)大的運(yùn)算能力能滿(mǎn)足應(yīng)用性能要求，IEF能夠?qū)?yīng)用下發(fā)到邊緣，這樣可以在邊緣完成數(shù)據(jù)脫敏，在本地處理和存儲(chǔ)關(guān)鍵數(shù)據(jù)/隱私數(shù)據(jù)，將處理后的圖片上傳到云來(lái)自：百科![]()
秒。 數(shù)據(jù)傳輸、計(jì)算、存儲(chǔ)全鏈路加密 傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫(kù)只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲(chǔ)態(tài)加密，GaussDB作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，還實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運(yùn)算態(tài)加密，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護(hù)。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了50來(lái)自：專(zhuān)題![]()
統(tǒng)計(jì)等 用戶(hù)通過(guò)DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至 OBS ，再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開(kāi)源的Hadoop、Spark等運(yùn)算框架，對(duì)存儲(chǔ)在OBS上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在E CS 中的各類(lèi)程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù) MRS ， 彈性云服務(wù)器來(lái)自：專(zhuān)題![]()
降低成本。 優(yōu)化生產(chǎn)排程 制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)內(nèi)置了高級(jí)生產(chǎn)排程（APS）模塊，通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法和多資源約束的運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)智能排程。用戶(hù)可以根據(jù)需要調(diào)整運(yùn)算參數(shù)，支持正向及逆向排程兩種模式。排程結(jié)果可以精確到按工序?qū)⒐畏峙涞綑C(jī)臺(tái)設(shè)備，并給出計(jì)劃開(kāi)工時(shí)間與計(jì)劃完成時(shí)間。系來(lái)自：專(zhuān)題![]()
產(chǎn)品，因此沒(méi)有物理服務(wù)器穩(wěn)定，運(yùn)算速度也要慢一些，性能不高，適合對(duì)配置要求不高的客戶(hù)。 VPS云服務(wù)器是用虛擬技術(shù)把物理服務(wù)器劃分成若干個(gè)獨(dú)立空間，每一個(gè)獨(dú)立的空間都是虛擬專(zhuān)用服務(wù)器。由于是從物理服務(wù)器上虛擬出來(lái)的產(chǎn)品，因此沒(méi)有物理服務(wù)器穩(wěn)定，運(yùn)算速度也要慢一些，性能不高，適合對(duì)配置要求不高的客戶(hù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
能夠保證精確一次的輸出。 豐富的時(shí)間語(yǔ)義支持 時(shí)間是流處理應(yīng)用的重要組成部分，對(duì)于實(shí)時(shí)流處理應(yīng)用來(lái)說(shuō)，基于時(shí)間語(yǔ)義的窗口聚合、檢測(cè)、匹配等運(yùn)算是非常常見(jiàn)的。Flink提供了豐富的時(shí)間語(yǔ)義支持。 Event-time：使用事件本身自帶的時(shí)間戳進(jìn)行計(jì)算，使亂序到達(dá)或延遲到達(dá)的事件處理變得更加簡(jiǎn)單。來(lái)自：百科![]()
簡(jiǎn)化復(fù)雜資產(chǎn)模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程，對(duì)于相同的資產(chǎn)可以采用模板方式批量創(chuàng)建。支持UDF（用戶(hù)自定義函數(shù)）能力，用戶(hù)在創(chuàng)建虛測(cè)點(diǎn)過(guò)程中可使用比如四則運(yùn)算，科學(xué)計(jì)數(shù)法，三角函數(shù)，滑窗，流計(jì)算等函數(shù)。 針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化。比如按時(shí)間線做Hash來(lái)自：百科
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