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名称、类型、默认值、约束等，具体设置方法可以参考定义超参。 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-来自：专题算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝地使用SQL语句亦或是DataSet来自：专题
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次拷贝，多种计算引擎，存储和计算资源灵活配比，各自按需扩缩，性价比领先业界30% 极致性能体验 通过结合硬件、数据组织、计算引擎、AI智能调优四级垂直优化，全栈式性能加速，同时具备百万规模元数据毫秒级响应，为用户提供极致性能体验 领先开源技术 主流引擎Spark、Hive、Fli来自：专题![]()
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