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数据处理的场景对计算和存储的要求越来越高。大数据就是一门未处理海量数据而诞生的技术,包括数据的收集,处理和存储。 今天我将为您揭秘如何通过对关键参数及相关组件的调整,使作业运行效率达到最优。 首先我将为大家介绍大数据场景为什么需要调优,并结合大数据组件特点和业务场景,告知大家基本
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计算密集型实例如何应用
等等对计算能力要求非常非常高的场景,超高性能型实例H2就可以提供这样的高性能访问。这种场景要求cpu本身的处理能力是比较强的,而且它要求数据的交换,cpu和网络之间的一些交换,cpu和存储之间的一些交换要求速率都非常高,才能达到迭代的计算,从而减少业务的结算周期。H2实例可以支持100GE
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错能力和高可用性,但是,服务器的硬件、电源等部件仍有较小概率的损坏。如果物理设备的损坏导致物理机电源无法正常工作或重启,会导致CPU和内存数据丢失,无法进行热迁移来恢复弹性云服务器。 云平台默认提供了自动恢复功能,以冷迁移的方式重启弹性云服务器,使弹性云服务器具备高可靠性和强大的
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