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HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive来自：百科或者其他转码方式转成文本进行数据流传输。 但是这种方案的限制和使用成本都比较高： 1、函数的 Response Body 通常有大小限制，所以这种方式无法处理超大文件。 2、执行结果转换为文本，需要消耗大量内存，内存成本比较高。 如何简单高效的进行文件处理，业界也给出了其他解决方案，如通过云存储进行中间结果转储、AWS来自：专题
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冷启动问题：池化预热、弹性调度 ③运行时、异构计算： 支持GPU/NPU，加速推理性能 支持GPU共享，提升资源利用率 ④模型加载加速： 大文件加载：OBS+SFS结合，解决ML模型库&模型自身大文件加载问题； 链路加速：高性能解压缩转换，降网络开销、CPU解压耗时；共享内存加速技术，降解压IO开销；依赖包预加载，降低公共依赖的下载、解压耗时来自：百科![]()
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B、分辩率为4096×2160的图形图像处理能力。 数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。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来自：专题
