分布式计算 提供简单、易用的分布式编程模型，可以进行大数据跑批。单机：随机挑选一台机器执行。详情请参见 单机。广播：所有机器同时执行且等待全部结束。详情请参见 广播。Map模型：类似于Hadoop MapReduce里的Map。只要实现一个Map方法...
PontusSpark 分布式计算引擎 功能强大的 Spark 计算集群，负责接收产品层的计算配置，并对数据进行离线计算和统计。从 Register 中获取监控数据采集的 Vessel 地址，并通过 Vessel 获取必要的监控数据。PontusAlarm 监控告警组件（又称 ...
MaxCompute和DataWorks提供完善的ETL、数据分析、数据地图、数据治理和数据仓库管理能力，并支持SQL、MapReduce、Graph等多种经典的分布式计算模型，能够更快速地解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，保障数据安全。更多DataWorks...
数据开发为用户提供一站式计算节点开发能力，通过对数据加工流程的开发和运行调试等环节的一体化管理，数据开发实现数据加工工作流编排、加工逻辑的复用，大幅提高数据开发效率。数据开发帮助用户优化智能系统的架构，提高系统的工程化水平...
数据开发为用户提供一站式计算节点开发能力，通过对数据加工流程的开发、部署、调试等环节的一体化管理，数据开发实现数据加工工作流编排、加工逻辑的复用，大幅提高数据开发效率。数据开发帮助用户优化智能系统的架构，提高系统的工程化...
分布式计算 提供简单、易用的分布式编程模型，支持进行大数据批处理。单机 随机挑选一台机器执行。更多信息，请参见 单机。广播 所有机器同时执行且等待全部结束。更多信息，请参见 广播。Map模型 类似于Hadoop MapReduce里的Map。只要实现...
背景信息 Lindorm 是基于云原生架构的分布式计算服务，支持社区版计算模型、兼容Spark接口，并深度融合Lindorm存储引擎特性。能够利用底层数据存储特征及索引能力，高效完成分布式作业任务，适用于海量数据处理、交互式分析、机器学习和图...
背景信息 Lindorm 是基于云原生架构的分布式计算服务，支持社区版计算模型、兼容Spark接口，并深度融合Lindorm存储引擎特性。能够利用底层数据存储特征及索引能力，高效完成分布式作业任务，适用于海量数据处理、交互式分析、机器学习和图...
2024-03-27 全部地域 镜像管理 MaxCompute分布式计算框架MaxFrame发布 MaxFrame是由阿里云自研的分布式计算框架，支持Python编程接口、兼容Pandas接口且自动进行分布式计算，同时可直接使用MaxCompute计算资源及数据接口...
分布式云容器平台 ACK One（Distributed Cloud Container Platform for Kubernetes）是阿里云面向混合云、多集群、分布式计算、容灾等场景推出的企业级云原生平台。ACK One 可以连接并管理您任何地域、任何基础设施上的Kubernetes集群，并...
MaxCompute和DataWorks一起向用户提供完善的数据处理和数仓管理能力，以及SQL、MR、Graph等多种经典的分布式计算模型，能够更快速地解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，保障数据安全。本教程旨在帮助您使用DataWorks，将 云消息...
结构化数据SQL计算指令 extend 通过SQL表达式计算结果产生新字段。支持的SQL函数列表，请参见 SPL支持的SQL函数列表。where 根据SQL表达式过滤数据，保留满足SQL表达式的数据条目。where指令支持的SQL函数列表，请参见 SPL支持的SQL函数...
对于每一个被选中的行或者行组，会使用SELECT输出表达式计算实际的输出行。通过使用操作符UNION、INTERSECT和EXCEPT，多个SELECT语句的输出可以被整合形成一个结果集。UNION操作符返回位于一个或者两个结果集中的全部行。INTERSECT操作符...
MaxCompute SQL引擎基于Object Table元信息进行并发切分，启动大规模分布式计算能力，以提高数据读取和处理的效率。支持用户上传自定义镜像构建UDF，并处理引擎读取的非结构化数据。支持引擎处理非结构化数据，生成结构化数据结果并将其...
组件类型 组件名称 组件说明 常用文档 开源 YARN YARN是Hadoop的资源管理系统，负责集群资源的调度和管理，支持不同类型的分布式计算任务在共享的集群资源上高效运行。YARN资源配置 YARN调度器 常见问题 数据存储 数据存储层的组件支持结构...
计算引擎 计算引擎 是基于云原生架构提供的分布式计算服务，计算节点运行在阿里云Serverless Kubernetes（简称ASK）容器服务中。计算引擎支持社区版计算模型以及编程接口，同时深度融合Lindorm存储引擎特性，充分利用底层数据存储特征以及...
Jupyter Notebook：业界标准的交互式计算环境，非常适合进行数据探索、算法实验和模型可视化。Terminal：一个完整的 Linux Shell 环境，您可以执行任何命令行操作，如安装软件、管理文件等。持久化存储 每个 DevPod 实例都会自动挂载一个 ...
分布式计算引擎 提供算力资源的弹性组网纳管和批量计算任务的分布式运行环境，提高决策智能相关算法和应用的训练、测试和运行效率。决策智能Copilot 基于自研决策智能大模型的对话式AI agent服务，可通过对话式交互辅助用户完成决策模型的...
assistant"举例如下：{"message":{"content":[{"text":"#【考点分析】：\ 本题涉及的核心知识点包括代数表达式的简化和代值计算。题目给出了 \\\\(a+b=-1\\\\)和 \\\\(ab=4\\\\)两个条件，要求我们求解表达式 \\\\((4a-5b-3ab)-(3a-6b+ab)...
线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性，包括线性回归和二分类逻辑回归，支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性模型...
对于聚合窗口函数（包括：COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN、WM_CONCAT等）仍为每行返回一个值，但FILTER表达式计算结果为true以外的值（即NULL或false，NULL按false处理）不会包含在任何行的窗口frame中。示例 数据准备-创建表 CREATE TABLE IF ...
{min:00:05:15,avg:00:18:00,max:01:00:10} 00:12:39.341 Latency:{min:00:00:31,avg:00:07:08,max:00:12:33} 5028 无 16亿*16亿 FLOAT128 聚类分片 doc表与query表的数据量均为16亿，数据类型为FLOAT，维度为128，自动计算行列。...
通过参数服务器架构，PS线性回归能够有效地分布式计算和存储模型参数，从而提升训练效率和可扩展性。配置组件 方式一：可视化方式 在Designer工作流页面添加 PS线性回归 组件，并在界面右侧配置相关参数：参数类型 参数 描述 字段设置 选择...
奇异值分解 该组件是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵求对角化的推广。异常检测 该组件用于检测连续值和枚举值类特征的数据，帮助您挖掘数据中的异常点。线性模型特征重要性 该组件包括线性回归和二分类逻辑回归，支持...
HPL通过对高性能计算集群采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算集群的浮点计算能力。iPerf：一个网络性能测试工具，支持设置协议、时间等相关参数，可以报告带宽、数据包丢失等。FIO：一个开源的I/O压力测试...
重写一套面向列存的SQL执行引擎，包括所有的物理执行算子和表达式计算，其所覆盖的场景相对MySQL原生行存能够支持的范围有欠缺。当下发的SQL语句中包含一些列存索引不支持的算子片段或者列类型时，需要能够识别拦截并切换回行存执行。目前...
同时行存和列存存储介质相互隔离，存储和计算资源也更易弹性，在分布式背景下列存查询更易追求极致的线性扩展能力。读写分离（serverless，按读的使用付费）PolarDB-X 列存索引，采用组件写和读分离的架构设计，分为列存写和列存读。列存的...
SIMD向量化计算加速 AP型场景，SQL中经常会包含很多涉及到一个或者多个值、运算符、函数组成的计算过程，都属于表达式计算的范畴。表达式的求值是一个计算密集型的任务。因此，表达式的计算效率是影响整体性能的一个关键因素。传统MySQL...
同时行存和列存存储介质相互隔离，存储和计算资源也更易弹性，在分布式背景下列存查询更易追求极致的线性扩展能力。读写分离（serverless，按读的使用付费）PolarDB-X 列存索引，采用组件写和读分离的架构设计，分为列存写和列存读。列存的...
存储节点（Data Node，DN），主要提供数据存储引擎，基于多数派Paxos共识协议提供高可靠存储、分布式事务的MVCC多版本存储，另外提供计算下推能力满足分布式的计算下推要求（比如Project/Filter/Join/Agg等下推计算），可支持本地盘和共享...
功能说明 分段多项式回归是分段进行分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的...
HPL通过对高性能计算集群采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算集群的浮点计算能力。本教程介绍使用HPL测试E-HPC集群的浮点性能。使用IMB软件和MPI通信库测试E-HPC通信性能 IMB（Intel MPI Benchmarks）用于...
HPL通过对高性能计算集群采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算集群的浮点计算能力。浮点计算峰值是指计算机每秒可以完成的浮点计算次数，包括理论浮点峰值和实测浮点峰值。理论浮点峰值是该计算机理论上每秒...
AnalyticDB for MySQL 融合了分布式、弹性计算与云计算的优势，对规模性、易用性、可靠性和安全性等方面进行了大规模的改进，充分满足不同场景实时数据仓库的需求。支持更大规模的并发访问、更快读写能力以及更智能的混合查询负载管理等，...
HPL通过对高性能计算集群采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算集群的浮点计算能力。浮点计算峰值是指计算机每秒可以完成的浮点计算次数，包括理论浮点峰值和实测浮点峰值。理论浮点峰值是该计算机理论上每秒...
当然系统计算出的行列是保障正常运行的资源要求，即当用户需要加速时，可以增加行列，或者当集群资源不够时，可以减少行列，这些都需要根据自己所在MaxCompute Project的情况具体分析，包括下述 如何加速任务的运行速度?均是提供一个通用的...
COVARIANCE.P-COVARIANCE.S-CRITBINOM 计算累积二项式分布大于或等于指定条件的最小值。DEVSQ 计算基于样本偏差的平方和。EXPON.DIST 返回带有指定 Lambda 和指定值的指数分布函数的值。EXPONDIST 返回带有指定 Lambda 和指定值的指数分布...
分布式线性扩展，PolarDB-X 基于一致性Hash的分区策略有效地进行 负载均衡 和热点抑制，且在扩展过程中保持计算下推和数据一致性的同时实现业务零感知。并行和流控能力为扩展期间业务连续性提供了有力保障。全局Binlog和全局一致性备份，...
产品特性 说明 以下测试如无特别说明，均为阿里云购买 PolarDB MySQL版 中测试运行，集群规格为 mmx8.4xlarge（32核256 GB），底层的分布式存储可以提供100 TB级的容量，详细配置信息请参见 企业版计算节点规格。开箱即用 如果您已经是 ...
背景信息 Hologres是兼容PostgreSQL协议的一站式实时数仓引擎，V4.0版本前，通过集成阿里达摩院自研向量近邻搜索库Proxima，支持Graph索引，提供稳定、高性能的向量计算服务。Hologres V4.0版本全面升级向量检索能力，支持HGraph向量检索...