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- 并行执行 内容精选 换一换
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于服务等待处理以及注册Pod信息等。它的特点是： 1. 先于业务容器开始执行； 2. 顺序执行，执行成功退出（exit 0），全部执行成功后开始启动业务容器。 Containers：业务容器。特点是： 并行启动，启动成功后一直Running 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，来自：百科B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。来自：专题
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使用 切换 弹性云服务器 操作系统（安装Cloud-init）接口。 接口约束 不包含系统盘的弹性云服务器不能切换操作系统。 执行切换操作系统任务时，请勿并行执行其他任务，否则可能会引起切换操作系统失败。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v1来自：百科提供可视化的方式按需定制工作流程，自由配置执行阶段，阶段内任务串并行可选，满足CI/CD/DevOps场景下的自动化价值交付 执行触发器 提供手动、定时、仓库联动的多种执行触发方式，可以在失败点继续执行，可以满足项目周期性持续交付，也可以为个人持续集成提供支持 质量门禁 在每个阶段增加针对任务执行结果的质量门来自：百科
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Coordinator HetuEngine计算实例的管理节点，提供SQL接收、SQL解析、生成执行计划、执行计划优化、分派任务和资源调度等能力。 Worker HetuEngine计算实例的工作节点，提供数据源数据并行拉取，分布式SQL计算等能力。 HetuEngine跨源功能 功能简介 出于管来自：专题![]()
时，一般会把任务先分解成更小规模的任务，通过增加并发的方式来提高性能。而鲲鹏多核计算的特点能进一步的提高大数据任务的并发度与大数据多任务并行执行的需求天然匹配。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大，比如说是1TB，首先我们将原数据进行分割。比如说128M来自：百科![]()
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分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。来自：专题![]()
e-init，请使用 重装弹性云服务器操作系统（未安装Cloud-init）接口。 不包含系统盘的弹性云服务器不能执行重装操作。 执行重装操作系统任务时，请勿并行执行其他任务，否则可能会引起重装操作系统失败。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST来自：百科![]()
资源释放时：资源将被释放，实例将被删除，删除前将依据用户策略决定是否执行回收站备份。 GaussDB学习 及使用指南 常见的MPP产品 无共享Master：Vertica，Teradata。 共享Master：Greenplum，Netezza。 MPP特征 任务并行执行，分布式计算。 无共享Master特点 1来自：专题![]()
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