函数vpc配置。 memory_size 是 Integer 函数消耗的内存。 单位M。 取值范围为：128、256、512、768、1024、1280、1536、1792、2048、2560、3072、3584、4096。 最小值为128，最大值为4096。 gpu_memory 否 Integer

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e 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

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SQL：无需大数据背景，会SQL就会大数据分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink：完全兼容Apache Spark、Apache Flink生态和接口，线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量；批流一体架构，一份资源支持多种计算类型

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云知识 流生态系统是什么 流生态系统是什么 时间：2020-09-24 15:58:02 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的 实时流计算服务 。 实时

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"374598n", "cpu_accumulated" : "127739654828n", "memory" : "1540Ki", "memory_rss" : "284Ki", "memory_usage" : "1804Ki" } } ], "metadata" : { "creationTimestamp"

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Problem Detector, OS-Operator-Agent； 3. Kubernetes 必要运行组件，如Everest Driver, Calico等； 4. Device Plugin： GPU Device Plugin，运行在GPU节点上。 文中课程 更多精彩

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详细内容请参见调试作业。 支持Flink和Spark自定义作业 允许用户在独享集群上提交Flink和Spark自定义作业。 支持Spark streaming和Structured streaming 允许用户在独享集群上提交Spark streaming自定义作业。 支持与多种云服务连通，形成丰富的流生态圈。

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MySQL数据库频繁出现OOM问题该如何化解 时间：2020-01-03 04:51:07 mysql 公司一些数据库开始出现不规律的OOM（ “out of memory” ，超出内存空间，即内存不足。），好几次出现业务不可用场景，而且时长都超过半小时，莫着急，小编今天带您快速了解，MySQL数据库频繁出现OOM问题该如何化解。

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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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"resources": { "limits": { "cpu": "500m", "memory": "1Gi" }, "requests": { "cpu": "500m", "memory": "1Gi" } }, "terminationMessagePath": "/dev/termination-log"

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js，执行的入口函数名为handler。 memory_size Integer 函数消耗的内存。 单位M。 取值范围为：128、256、512、768、1024、1280、1536、1792、2048、2560、3072、3584、4096。 最小值为128，最大值为4096。 gpu_memory Integer

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互联网： 文档数据库服务 的副本集模式采用三节点Replica Set的高可用架构，Primary节点和Secondary节点提供服务，两个节点分别拥有独立内网地址，配合Driver实现读取压力分配。优势：1.MapReduce：解决数据分析场景需求，用户可以自己写查询语句或脚本，将请求都分发到 DDS 上完成2.性能

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在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题 优势 提供地理专业算子 支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据的离线批处理，支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理

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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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Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持 数据湖 、 数据仓库 、BI、AI融合等能力。 云原生数据湖MRS（MapReduce Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafk

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前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。 优势 高效的Spark编程模型：使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 简单易用：直接

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