基于Git的分布式版本控制，提升跨地域跨团队协同开发效率。 • 关联项目任务，保障项目高效交付。 • 增强的安全防护能力，IP白名单与代码仓库访问日志审计。 • 代码仓库提交信息统计， 基于时间轴的贡献者代码提交统计。 代码检查：提供可协作的一站式代码检查服务。 • 一站式：覆盖主

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Java Chassis应用托管 Java Chassis应用托管 Java Chassis是Apache基金会管理的开源微服务开发框架，最早由 微服务引擎CSE 捐献，目前有上百个开发者为项目做出贡献。 Java Chassis是Apache基金会管理的开源微服务开发框架，最早由微

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配置DDoS高防日志:日志字段说明 应用开发简介:Spark简介 产品优势:Serverless DLI DLI数据源:使用说明 应用开发简介:Spark简介 Spark应用开发简介:Spark简介 应用开发简介:Spark简介 应用开发简介:Spark简介 配置DDoS高防日志:日志字段说明

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200ms。 实时音视频 是否支持通过 CDN 拉流观看？ 支持，您可以通过调用单流录制任务或合流录制任务接口，设置转推的RTMP推流地址“rtmp_urls”。 实时音视频是否支持连麦互动？ SparkRTC支持加入同一房间的用户连麦互动。 实时音视频有哪些计费项？ 华为云实时音视频

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消息队列是一种在不同应用程序和系统之间传递消息的机制。它通常用于处理异步任务、解决系统之间的数据交换问题、削峰填谷等场景。消息队列是一种高效的系统设计方式，可以提高系统可靠性、可扩展性以及响应速度。 消息队列是一种在不同应用程序和系统之间传递消息的机制。它通常用于处理异步任务、解决系统之间的数据交换问题、削峰填谷

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线编码，支持主流语言（Java、C/C++、Python、Node.js等）的在线调试和运行。 实现DevOps持续交付 CodeArts提供可视化、可定制的自动交付流水线，将代码检查、编译构建、测试、部署等多种类型的任务纳入流水线，并纳管子流水线，实现任务的自动化并行或串行执行

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作业是教师与学生互动的主要渠道，教师通过关联资源库的习题资源，创建作业，将作业发送给学生。 学生收到后登录学生账号，查看自己的作业，作答并提交作业。根据学生提交的作业，自动判题。 作业分析结果在教师作业详情界面一目了然，教师可以自由选择对作业“单个”或者“批量”批改，同时提供“评语库”实现点击评分。

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取、溯源等。 统一调度和运维 全面托管的调度，支持按时间、事件触发的任务触发机制，支持分钟、小时、天、周和月等多种调度周期。 可视化的任务运维中心，监控所有任务的运行，支持配置各类报警通知，便于责任人实时获取任务的情况，保证业务正常运行。 全方位的安全保障 统一的安全认证，租户隔

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将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的Tez任务并提交Tez执行。

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HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。 数据计算 MRS 提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。

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己来保证事务的提交。例如，在指定的业务SQL执行完之后做显式提交，特别是客户端退出之前务必保证所有的事务已经提交。 释放连接 【建议】推荐使用连接池限制应用程序的连接数。每执行一条SQL就连接一次数据库，是一种不好SQL的编写习惯。 【建议】在应用程序完成作业任务之后，应当及时断

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ignore=true 执行编译构建任务失败，异常信息为：权限不足，无法获取信息？ 1、联系任务的管理员（任务创建者、项目创建者）配置任务的操作权限。 2、进入任务的“权限管理”页面，开启对应操作权限。 执行流水线失败，流水线上挂载的构建任务报错，异常信息为：任务不存？ 1、检查该任务是否被人为删除，且不可以从用户侧恢复。

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询的场景。 4、数据融合处理 MapReduce提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。

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己来保证事务的提交。例如，在指定的业务SQL执行完之后做显式提交，特别是客户端退出之前务必保证所有的事务已经提交。 释放连接 【建议】推荐使用连接池限制应用程序的连接数。每执行一条SQL就连接一次数据库，是一种不好SQL的编写习惯。 【建议】在应用程序完成作业任务之后，应当及时断

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p、MPI、Hypertable、Spark等集群。 配置流程 1.配置编译环境 1)安装Mesos依赖工具和库。 sudo yum install-y python-devel python-six python-virtualenv java-1.8.0-openjdk-devel

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行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署 随着各行各业的发展，涌现出越来越多的领域框架来支持业务的发展，这些框架都在相应的业务领域有着不可替代的作用，例如Spark，Tensorflow，Flin

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数据来源和格式多种多样。 数据处理通常由多个任务构成，对资源需要进行详细规划。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大

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业为互评作业。 时间点说明： 1. 开始时间：学生查看作业要求并开始提交自己作业的时间。 2. 提交截止日期：学生作业提交的截止时间，提交截止日期即互评开始日期。提交日期截止后，学生无法提交作业。如果学生未提交作业，就无法评价其他同学的作业。 3. 互评截止日期：学生完成互评作业

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使用最新版本的常用大数据处理框架(如Spark、Hadoop、Hbase)在可定制的群集上处理和分析大数据集。借助公有云MRS，您可以为机器学习、图形分析、数据转换、流式处理数据以及您可以编写代码的几乎任何应用程序运行各种横向扩展的数据处理任务。您还可以将 GaussDB (DWS)SQL

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