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大数据发展到现在,有什么技术特点
YARN:智能跨域数据中心资源管理 4. 智能跨域数据中心存储:HDFS / HBase / MPPDB 目前大数据的海量数据超过单机处理能力,分布式并行计算框架成为标准,高并发度成为加速性能关键。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在华为云学院
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弹性负载均衡获取客户端真实IP_源IP通信-华为云
监听器开启“获取客户端IP”功能后,负载均衡器和后端服务器之间直接使用真实的IP进行通信。 独享型负载均衡和应用型负载均衡(共享型)默认开启“获取客户端IP”功能,不支持关闭。 网络型负载均衡(共享型)支持开启或关闭“获取客户端IP”功能。 约束与限制 开启“获取客户端IP”之后,
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GPU加速云服务器的应用场景
画渲染,CAD等 应用场景 人工智能 GPU包含上千个计算单元,在并行计算方面展示出强大的优势,P1、P2v实例针对深度学习特殊优化,可在短时间内完成海量计算;Pi1实例整型计算时延低,可支持35路高清视频解码与实时AI推理 优势 GPU Direct 完美支撑大数据在神经网络间传输
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为什么说大数据的发展是需求驱动的
09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中,不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展,让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储,并行计算。所以大数据进入了1.0时代。 移动互联网的发展,需要对海量,多样化,高并发的数据进行实时分析,交互式查询。使大数据进入了2.0时代。
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什么是Spark_如何使用Spark_Spark的功能是什么
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解绑IP地址组与监听器DisassociateListener
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弹性公网IP共享流量包介绍与购买指导
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HyperMPI如何配置
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计算加速型P1型弹性云服务器规格及功能介绍
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