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本文档通过FunctionGraph函数结合语音识别服务的方式，介绍如何实现在高并发场景下快速实时的进行语音识别。 方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 创建语音识别作业提交函数（Push_Transcriber_J
品搜索的流程，帮助您快速熟悉使用ImageSearch服务的通用商品搜索能力的过程。 方案架构 图1 方案架构 通用商品图像搜索针对入库的图像数据提供商品类目的目标搜索能力，目前支持12类的全品类商品搜索。
方案概述 应用场景 MySQL 作为广泛使用的关系型数据库管理系统，在众多应用场景中都扮演着至关重要的角色。在现代的软件系统中，数据库往往是存储和管理关键业务数据的核心组件。无论是电子商务平台的订单数据、社交媒体的用户信息，还是企业内部管理系统的业务数据，都依赖于
方案优势 可以使数据库更好地适应业务的发展，提高数据库的可扩展性。 提高响应速度、降低资源消耗。 提高数据库的可扩展性，为企业和个人提供更加可靠、高效的数据存储和管理解决方案。
【问题来源】 浙江省公安厅【问题类别】 CMS failbak目录小文件过多【AICC解决方案版本】 22.200【问题现象描述】 df -i| grep -v tmpfs | grep -v shm | grep -v udev
方案概述 应用场景 在办公场景中，如果遇到以图片或纸质文件形式存储的表格，想提取其中的数据并进行重新存储，人工提取的方式费时，费力，如果文件较多，效率会非常低，识别过程中数据安全无法得到保障，且容易出错。华为云通用表格识别，可以提取表格图片内的文字和
方案概述 应用场景 在当今数字化业务高度依赖数据存储和快速数据访问的时代，Redis 作为一款高性能的键 - 值存储数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等众多场景。然而，面对日益复杂的云计算环境和潜在的各类风险，实施 Redis 跨云容灾变得至关重要。
（四）缩短键值对存储长度 键值对的长度与性能成反比，键值对越长，性能越低。可以对数据进行序列化和压缩再存储，例如使用 protostuff 或 kryo 序列化，snappy 压缩。这样可以减少内存占用，提高存储和访问效率。 （五）使用
storePathCommitLog：将 CommitLog 和 ConsumeQueue 分别存储在不同的磁盘上，减少磁盘 I/O 争用，提高读写性能。假设我们有两块磁盘，分别将 CommitLog 存储在磁盘 A，ConsumeQueue 存储在磁盘 B，可以有效避免两个重要组件在同一磁盘上竞争 I/O 资源。
证高效的消息传递，可靠的存储确保数据的安全性。还拥有统一的管理界面方便监控，极大的提高了开发效率和代码可维护性。 方案架构 图1 RocketMQ消息收发逻辑图 方案优势 简化开发
为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site
为什么存储小文件过程中，缓存中的数据会丢失 问题 在存储小文件过程中，系统断电，缓存中的数据丢失。 回答 由于断电，当写操作完成之后，缓存中的block不会立即被写入磁盘，如果要同步地将缓存的block写入磁盘，用户需要将“客户端安装路径/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site
的业务数据，实时统计每种渠道的相关指标，输出存储到数据库中，并进行大屏展示。 方案架构 使用DLI Flink完成电商业务实时数据的分析处理，获取各个渠道的销售汇总数据。 图1 方案简介
和优化。 Q: 对于消费者，可考虑使用缓存存储已处理数据，避免重复处理。 A: 对于消费者，可以考虑使用缓存存储已处理的数据，避免重复处理。例如，可以使用 DCS 等缓存服务器，将已处理的消息 ID 或关键信息存储在缓存中，当消费者再次接收到相同的消息时，可以直接
一、小文件是如何产生的 1.动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增。 2.reduce数量越多，小文件也越多(reduce的个数和输出文件是对应的)。 3.数据源本身就包含大量的小文件。 二、小文件问题的影响 1.从Hive的角度看
方案概述 应用场景 零售行业通常根据零售店的销售量进行销售奖励，拍摄售出商品的条形码上传后台是常用的统计方式。翻拍识别利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别，可以检测出经过二次处理的
方案优势 端云协同：一次联网部署技能，端侧实时检测，云端二次精准识别，不间断离线推理，快速响应、延迟小、对网络环境依赖低；平台提供统一管理接口。 节约上云成本：减少数据上云宽带和存储成本。 可利旧，降低硬件
MySQL，通过在Linux服务器搭建MySQL客户端实现获取和分析数据库远程服务器Binlog的功能。 方案架构 图1 方案架构 架构图说明： 开发者创建GaussDB for MySQL实例，在Gaus
方案概述 应用场景 主要面向互联网、影视文娱和传媒行业客户，准确识别自然图片中数百种场景、上万种通用物体及其属性，帮助客户高效实现智能媒资管理和融媒体平台建设。 新闻、影视等素材内容归档管理。 内容推荐：识别新闻媒资、影
小文件进行合并 在Map执行前合并小文件，减少Map数： CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。 HiveInputFormat没有对小文件合并功能。 1） 参数设置 set mapred.max.split.size=112345600;
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