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及大量的GPU计算能力的场景。例如图形渲染、工程制图。 推荐使用GPU图形加速型 弹性云服务器 ，G1型弹性云服务器基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辩率为4096×2160的图形图像处理能力。来自：专题对图像视频质量要求高、大内存，大量数据处理，I/O并发能力。可以完成快速的数据处理交换以及大量的GPU计算能力的场景。例如图形渲染、工程制图。 推荐使用GPU图形加速型弹性云服务器，G1型弹性云服务器基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，来自：专题
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used_capacity Integer 目录已使用的容量大小，单位：MB。仅SFSTurbo HPC型返回该字段 used_inode Integer 目录的已使用的inode数量。仅SFSTurbo HPC型返回该字段 状态码： 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 errCode来自：百科directory配置/home目录时，启动yarn-session失败的问题:回答 如何创建一个对象:创建自定义数据对象 使用Spark SQL作业分析 OBS 数据:使用DataSource语法创建OBS表 SparkSQL权限介绍:SparkSQL使用场景及对应权限 SparkSQL权限来自：百科
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CPU架构具有更加均衡的性能功耗比。 鲲鹏通用计算增强型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 鲲鹏通用计算增强型kC1 CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 vCPU数量范围：1-60 处理器：鲲鹏920处理器 基频：2.6GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 支持IPv6来自：专题![]()
ce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于HDD的存储实例，默认配置最高10GE网络能力，提供较来自：专题![]()
如果用户不再使用该产品，需彻底停止计费，请直接删除相应产品。 2、竞享模式的竞价计费型实例、包含本地盘（如磁盘增强型、超高I/O型、H2型、P1型、P2型）、FPGA卡（如Fp1型、Fp1c型）的按需/竞价计费型实例，关机后仍然计费。如果停止计费，需删除弹性云服务器。 3、对于采用“包年来自：专题![]()
性能和价格有所不同，您可根据应用程序要求选择您所需的云硬盘。 极速型SSD云硬盘采用了结合全新低时延拥塞控制算法的RDMA技术，单盘最大吞吐量达1000 MiB/s并具有极低单路时延性能。 根据性能，磁盘可分为极速型SSD、极速型SSD V2、超高IO、通用型SSD、通用型SSD来自：专题![]()
。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。 云主机-高性能计算 高计算能力、高吞吐量的场景。例如科来自：专题![]()
独享型负载均衡与共享型弹性负载均衡的区别 弹性负载均衡有不同的负载均衡，分别是独享型负载均衡、共享型负载均衡，便于用户根据不同的应用场景和功能需求选择合适的负载均衡器类型。 弹性负载均衡有不同的负载均衡，分别是独享型负载均衡、共享型负载均衡，便于用户根据不同的应用场景和功能需求选择合适的负载均衡器类型。来自：专题![]()
。 通用计算型ecs实例 通用计算型弹性云服务器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。 通用计算增强型ecs实例 通用计算增强型弹性云服务器是CPU独享型实例，实例间来自：专题![]()
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达33000，最低读写时延为1ms，适用于超高IO，超大带宽的读写密集型应用场景，例如高性能计算应用场景，用来部署分布式文件系统，或者I/O密集型应用场景，用来部署各类NoSQL/关系型数据库。 （4）通用型SSD：该类型云硬盘的最大IOPS可达20000，最低读写时延为1ms，来自：百科![]()
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推荐使用内存优化型弹性云服务器，主要提供高内存实例，同时可以配置超高IO的云硬盘和合适的带宽。 对内存要求高、数据量大并且数据访问量大、要求快速的数据交换和处理的场景。例如广告精准营销、电商、移动APP。 推荐使用内存优化型弹性云服务器，主要提供高内存实例，同时可以配置超高IO的云硬盘和合适的带宽。来自：专题![]()
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NameNode在生成fsimage时可以将同一类型的元数据信息分段保存在多个section里，当NameNode启动时并行加载fsimage中的section以加快加载速度。 基于标签的数据块摆放策略（HDFS Nodelabel） 用户需要通过数据特征灵活配置HDFS文件数据块的存储节点。通过来自：专题
