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来自：专题c/volume/namespace/resourcequota/serviceaccount 2. 应用层 部署（无状态/有状态应用、批处理、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）； K8S发行版必备功能和API，K8S会提供默认的实现，如Scheduler； Contr来自：百科
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您的使用场景和并发需求。 如何提高识别速度？ 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1来自：专题
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如何创建守护进程集(DaemonSet) 普通任务(Job) Job是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、Statefulset）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。 如何创建普通任务(Job)来自：专题![]()
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量、实时加工，让企业用一份数据，按需建立AI、BI、数据科学等多工作负载，加速数据在湖内流动，减少80%的数据搬迁，一个数据平台按需支持批处理、流计算、交互式查询和机器学习四大场景，根据上层业务建设多样性数仓集市。湖仓一体避免了烟囱式割裂建设导致的效率问题，进一步降低多技术平台导来自：百科![]()
内（具体请以各个服务API文档为准）。 文字识别如何提高识别速度？ 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M来自：专题![]()
面向分析型场景，将通过实时数据接入kafka等服务进行数据采集，可存入对象存储服务OBS，通过流查询，交互式查询等方式，对数据进行挖掘和批处理和批计算。同时以全栈大数据 MapReduce服务 为基础，提供一站式大数据平台解决方案，一键式构筑数据接入、数据存储、数据分析和价值挖掘的统来自：百科![]()
渲染农场、动漫影视基地等公共渲染平台，以及影视等渲染平台。 高性能前端集群、Web 服务器、高性能科学和工程应用、广告服务、视频编码和分布式分析。 批处理工作负载、高性能计算 (HPC)、SAP应用。 大型多人联机 (MMO) 游戏服务器等其他计算密集型业务。 高性能计算解决方案 高性能计算云解决方案（HPC来自：百科![]()
如，中国邮政储蓄银行的新一代分布式核心系统基于 GaussDB ，为全行6亿多个人客户提供日均20亿笔的处理能力，联机交易处理效率提升一倍，批处理效率提升33%。 并且在近段时间，中国电子学会科学技术奖励大会颁发了2021-2022年度中国电子学会科学技术奖获奖项目，华为云主导的“G来自：百科![]()
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，并现场拍照上传相关信息，快速获得总部支持。 文化演出行业 剧目管理 行业需求背景： 演出项目多、种类多，怎样实现演出信息查询有依据，审批处理效率高？ ▌泛微解决方案： 通过线下审核及线上流程审批结合的方式，实现剧目从立项到上映流程化管理，从而实现剧目规范化引进、排期和演出。 亮点功能：来自：云商店![]()
例如，中国邮政储蓄银行的新一代分布式核心系统基于GaussDB，为全行6亿多个人客户提供日均20亿笔的处理能力，联机交易处理效率提升一倍，批处理效率提升33%。此外，一汽集团、陕西财政、甘肃医保、华为终端云、华为流程IT等客户也选择了GaussDB进行核心数据改造。华为流程IT E来自：百科![]()
在表单中填写案件申请信息、案件上报说明、案件信息（包含案件类别、案由类别、案件经办人、案件说明、初步处理方式），并在系统中完整记录案件审批处理意见。 （案件上报） 大型集团下属分子公司，若是有重大事项需上报到集团法务，通过统一上报流程，建立形成重大事项台账，便于集团法务部门时刻跟进，形成任务办理和反馈更新机制。来自：云商店![]()
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。 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），来自：专题![]()
目前中国邮政储蓄银行的新一代分布式核心系统基于GaussDB，为全行6亿多个人客户提供日均20亿笔的处理能力，联机交易处理效率提升一倍，批处理效率提升33%。 - 陕西财政厅：华为云提供了“一个大平台，四个标准化”的顶层设计架构，实现了一套库管理全省数据，真正做到了数据集中化安全管理。来自：百科![]()
Kafka可以做以下几件事情： 1. 数据缓存： Kafka可以作为生产者和消费者之间的缓存，通过存储消息，实现系统之间的解耦。 2. 数据管道： Kafka支持批处理，可以实现数据的高效传输。 3. 日志收集： Kafka可以作为日志收集器，将日志消息按照时间顺序存储，方便后续的数据处理和分析。 4.来自：专题
