uild、Cmake 快速 利用云端构建海量构建资源，采用多样化的云端构建加速手段，实现本地构建无法企及的构建速度。 云上弹性资源，任务并行执行 全局和租户两级缓存 专线网络，传输更快 易扩展 灵活对接不同的 代码托管服务 支持用户自定义构建环境 支持不同的源码托管服务 支持用户持续集成集群

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字查找和过滤部署任务。可以修改和删除部署任务。 参数设置 部署任务的步骤支持参数引用，在执行时由用户指定参数值，任务用指定值替换相应参数执行。 动态执行参数 部署任务支持动态执行参数，在执行时动态输入参数而不用修改部署任务，增强部署任务的重用性和灵活性。 选择应用包 支持从发布仓

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实时流计算服务 创建Spark自定义作业及查看作业执行结果 实时流计算服务创建Spark自定义作业及查看作业执行结果 时间：2020-11-25 15:19:18 本视频主要为您介绍实时流计算服务创建Spark自定义作业及查看作业执行结果的操作教程指导。 场景描述： 用户可以基于S

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make等。 快速 1、利用云端构建海量构建资源，采用多样化的云端构建加速手段，实现本地构建无法企及的构建速度。 2、云上弹性资源，任务并行执行。 3、全局和租户两级缓存。 4、专线网络，传输更快。 易扩展 1、灵活对接不同的代码托管服务。 2、支持用户自定义构建环境。 3、支持不同的源码托管服务。

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n、nodejs、C#等。 支持框架：Maven、Gradle、Ant、Npm、CMake、Android等。 快速 云上弹性资源，任务并行执行。 全局和租户两级缓存。 专线网络，传输更快。 易扩展 支持用户自定义构建环境。 支持不同的源码托管服务。 支持用户持续集成集群。 构建成本低

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紧密度低的算子则不能进行优化，而是将每一个Operator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度（分区总数）等于生成它的Operator的并行度，如图4所示。 图2 Operator 紧密度高的算子可以进行优化，优化后可以将多个Operator

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初始化obsfs 了解详情 操作指南 - 挂载并行文件系统 - 取消挂载并行文件系统 - 挂载并行文件系统 - 取消挂载并行文件系统 了解详情 异常处理 本卡片介绍了在使用obsfs工具时经常遇到的异常问题及处理措施。 - 挂载并行文件系统失败 - 取消挂载并行文件系统失败 本卡片介绍了在使用

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（延时执行、人工审核）、接口测试等多种任务类型纳管调度。 支持自定义增删改查流水线阶段。 支持流水线阶段中纳管任务的串/并行执行配置。 支持设置流水线执行参数。 支持选定流水线部分任务执行。 支持查看流水线历史执行记录。 支持执行计划配置：包括持续集成、合并请求和定时执行三种自动触发执行策略。

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it，请使用 重装 弹性云服务器 操作系统（安装Cloud-init）接口。 接口约束 不包含系统盘的弹性云服务器不能执行重装操作。 执行重装操作系统任务时，请勿并行执行其他任务，否则可能会引起重装操作系统失败。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST

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率。 向量化执行引擎 ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据，通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理

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左侧为执行历史记录列表，展示最近100次执行记录，支持根据流程执行ID进行查询。 单击左侧的执行记录，中间画布展示流程的执行结果，如果节点执行成功，图标背景为绿色，如果执行失败背景为红色。 画布下方输入输出展示区默认展示流程的输入和输出，点击上方任意节点，展示节点的输入和输出。 说明：对于函数流及函数

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多线程，是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程，进而提升整体处理性能。Python的多线程操作跟电脑同时多任务运行，而且不杀后台，这样很多耗时长的任务我们就可以放到后台处理。但是每个现成都需要有一个应用程序来承载，不能够独立的执行任务。运行以下代码，来看看多线程是如何操作的

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B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

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。公共镜像默认已安装Cloud-init或Cloudbase-init。 执行重装操作系统任务时，请勿并行执行其他任务，否则可能会引起重装操作系统失败。 关机状态或者重装操作系统失败的裸金属服务器，才能执行重装操作。 目前Windows镜像不支持注入密码，Linux镜像的user_data为加密后的密码。

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部署详情查看：提供部署任务日志、描述、软件包等部署详情查看，方便查看部署失败问题定位 部署任务编排：用户可以通过流水线定制交付流程，支持并行和串行任务，系统自动执行所有任务，并可查看所有任务的执行状态、日志及报告 Shell部署：支持用户自定义shell脚本，进行linux目标主机部署 Ansible部署：兼容开源框架Ansible

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代码托管（CodeHub）采用Git Flow作为基础工作模式。 Git-Flow提供了一组建议，通过严格执行这些建议的规则，帮助中小型研发团队，能够更好的规范自己的开发工作。 并行开发：各个特性与修复bug，可以并行。 团队协作：多人开发过程中，大家都能够理解其他人的当前工作。 灵活调整：通过hotfix分支，支持各种紧急修复的情况。

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在作业监控页面查看作业运行记录时，发现作业的计划时间和开始时间相差较大。其中计划时间是作业预期开始执行的时间，即用户为作业配置的调度计划。开始时间是作业实际开始执行的时间。 这是因为在数据开发中，单个作业最多允许5个实例并行执行，如果作业实际执行时间大于作业配置的调度周期，会导致后面批次的作业实例堆积，从而出现上述问题。

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B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

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B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

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B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

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/build.bash-j 4 正确编译完成后，当前目录生成oceanM可执行程序。 9)依次执行如下命令，开始ROMs测试（根据云主机配置，本次使用4个处理核心执行测试） source/usr/local/ROMs/env-ROMs.sh mpirun-np 4./oceanM ocean_upwelling

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