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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),满足多种大数据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。来自:专题Job描述多种作业类型(Tensorflow、MPI、PyTorch等)。 ●作业扩展插件配置:在提交作业、创建Pod等多个阶段,Controller支持配置插件用来执行自定义的环境准备和清理的工作,比如常见的MPI作业,在提交前就需要配置SSH插件,用来完成Pod资源的SSH信息配置。 ●在线离线业务来自:专题
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