doop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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doop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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doop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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询受短查询并发控制；短查询加速关闭，复杂查询和简单查询均受资源池并发控制，短查询并发控制无效。 内存管理 内存资源，即资源池所占用的内存百分比。内存管理的目的是为了防止数据库系统占用内存过高导致内存溢出(OOM)和实现资源池之间的内存隔离和限制。 资源管理从“全局内存管理”和“资

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ntage参数只能选其中一个进行配置。 instance_percentage 否 Integer 操作实例百分比，将伸缩组容量增加、减少或设置为伸缩组当前实例个数的百分比。操作为ADD或REMOVE/REDUCE时取值范围为1到20000的整数，操作为SET时取值范围为0到20000的整数。

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Server、 数据仓库 服务(DWS)、 分布式数据库中间件 ( DDM )、对象存储服务( OBS )、 数据湖探索 ( DLI )、 MapReduce服务 (Hive)、MapReduce服务(SparkSQL)、API、华为云API网关 图表及地图组件 常规图表组件、二维地图组件、高级图表组件 交互支持

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时间：2020-09-24 09:48:11 MRS 基于开源软件Hadoop进行功能增强、Spark内存计算引擎、HBase分布式存储数据库以及Hive数据仓库框架，提供企业级大数据存储、查询和分析的统一平台，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，可解决各大企业的以下需求： 海量数据的分析与计算

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S的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。

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配置发布依赖包到私有依赖库:配置说明 获取依赖包列表:响应参数 持续集成:组件和依赖管理 获取依赖包版本列表:响应参数 补丁管理 Hive JDBC应用开发快速入门:获取样例工程 Hive HCatalog应用开发快速入门:获取样例工程

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览模式。用户可以设置表单的填写次数和截止时间。 2、数据统计 石墨表单支持查看所有回复数据，并提供结果统计：可选择条形图（数量）和饼图（百分比）两种统计形式。 3、联动表格 石墨表单收集结果支持创建关联表格，创建后表格与表单收集结果同步更新。 石墨幻灯片更多特色功能如下： 1、在线演示

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在“存储空间自动扩容”弹框，设置如下参数： 图3 设置存储空间自动扩容 • 存储空间自动扩容：存储空间自动扩容开关。 • 可用存储空间率：当可使用存储空间百分比小于等于该阈值时或者10GB时，会触发自动扩容。 • 存储自动扩容上限：自动扩容上限，默认取值：40~4000，单位：GB。需要大于等于实例当前存储空间总大小。

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分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一个Presto查询可以组合不同数据源，执行跨数据源的数据分析。 图1 Presto架构

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3.6”源码包。 cd/usr/local/ wget https://github.com/gpertea/stringtie/archive/v1.3.6.tar.gz 3.编译和安装 1）解压并进入源码包。 cd/usr/local/ tar-zxvf v1.3.6.tar

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华为云计算 云知识 归档存储 归档存储 时间：2020-12-14 09:44:55 归档存储（OBS Archive）是OBS存储类别的一种，适用于很少访问（平均一年访问一次）数据的业务场景，例如数据归档、长期备份等场景。归档存储安全、持久且成本极低，可以用来替代磁带库。为了保

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在HDFS中，NameNode启动需要加载元数据文件fsimage，然后等待DataNode完成启动并上报数据块信息。当DataNode上报的数据块信息达到设定百分比时，NameNode退出Safemode，完成启动过程。当HDFS上保存的文件数量达到千万甚至亿级以后，以上两个过程都要耗费大量的时间，致

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doop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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数据源的方式，可访问的数据源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC数据源，这些不同的数据源之间也可以实现互相操作。SparkSQL复用了Hive的前端处理逻辑和元数据处理模块，使用SparkSQL可以直接对已有的Hive数据进行查询。 另外，SparkS

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1)执行如下命令，获取Tesseract原代码。 wget https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/archive/4.0.0.tar.gz 2)通过华为云发放的 弹性云服务器 默认已安装GCC安装，无需单独安装配置。 3)下载tesseract依赖的图像处理库leptonica源码包。

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获取“fmt-6.0.0”源码包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/fmtlib/fmt/archive/6.0.0.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 cd /usr/local/src tar -zxvf 6.0.0.tar

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获取“re2-2019-08-01”源码包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/google/re2/archive/2019-08-01.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 cd /usr/local/src tar -zxvf 2019-08-01

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