配置虚拟主机作业  内容精选
  • 多用户访问控制 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群

    删除定时任务上的作业 LIST_ALL_STEP 拉取作业列表 无 - CREATE_DELETE 仅创建和删除BMR资源的权限 无 - - - CreateCluster 创建BMR集群 - - DeleteCluster 删除BMR集群 OPERATE 仅运维BMR的权限 RenameCluster 更改集群名称 - - ScaleCluster 变更集群配置,即扩缩容 - - SwitchExecutionPlan

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  • 模型定义 - 百度流式计算BSC | 百度智能云文档

    参数名称 类型 描述 jobId String 作业ID UpdateJobRequest 参数名称 类型 描述 region String 作业所在地域,如保定区域为bd name String 作业名称,只能包含大小写英文字母,数字,下划线 _ ,横行 - code String Base64编码之后的code properties JobProperties properties相关配置 JobProperties

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配置虚拟主机作业  更多内容
  • 静态脱敏 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档

    在侧边导航单击 数据加工>离线开发>作业组开发 ,选中任务开发文件夹,单击 新建作业组 按钮。选中新建好的作业组,在节点列单击 数据安全>数据脱敏 ,进行节点配置。 单击任意节点,配置参数。 表五 配置项说明 配置项 输入规范 节点名称 与现有保持一致 计算资源 与现有保持一致 脱敏任务名称 下拉选择,支持检索

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  • 集群概述 - 云高性能计算平台CHPC | 百度智能云文档

    重要: 管控节点负责作业的管理调度和域账号解析,在管控节点谨慎进行编译软件、上传下载打包数据等操作,以免影响业务稳定性。 计算节点 : 用于执行高性能计算作业的节点。 对于不同规模的集群,建议的管控节点配置作业执行数量如下: 调度器 调度器是集群上调度作业的软件。CHPC支持的调度器如下: 域账号服务 域账号服务用于管理集群用户。

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  • 设置调度器参数 - 云高性能计算平台CHPC | 百度智能云文档

    设置调度器配置信息,然后在页面右上角,单击提交。 PBS调度器,可以设置以下参数:

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  • 数据质量 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档

    创建质量任务 进入“数据治理-数据质量”菜单,点击“新建质量作业”,对数据表进行监控配置。 例如对email字段添加邮箱格式校验规则,并且配置了三个等级的告警条件: 无效行数>1时,进行提示; 无效比率>0.2时,进行警告; 无效比率>0.5时,进行严重警告。 运行并查看结果 1、进入“项目-作业组开发”,拖拽Quality节点,在节点配置中选中创建好的质量任务,点击执行。

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  • 数据开发 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档

    数据开发 进入项目“产品体验测试”,创建一个脚本作业,脚本类型HiveSQL、SparkSQL均可。将1.1中的示例数据写入表test_stu,并点击执行。 作业运维 执行通过的作业,点击“发布”后将进入运维阶段,在“任务运维”中,可以对该作业进行调度配置、查询运行实例等。

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  • 百度智能云产品 - 白皮书 | 百度智能云文档

    超高性能 BMR按需构建的Hadoop/Spark集群各项配置已经进行了充分调优,确保了在特定硬件环境下集群能达到最高性能。BMR也提供作业诊断调优功能,可根据用户作业的运行历史数据,有针对性地给出作业调优建议,指导用户调试作业,缩短作业运行时间。除此之外,BMR内置了百度自研的超高性能Hadoop计算引擎,性能超越社区50%。

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  • 用户管理 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群

    点击“下载keytab”,可以下载该账号对应的keytab,用作集群中提交作业时使用。 点击“删除”,可以删除该BMR账号。 点击表格右上角“去Ranger配置权限”,为创建的BMR账号配置在集群中的组件及数据访问权限。请注意,若不配置权限,默认无法使用组件及访问数据。Ranger的初始账号密码为admin、rangeradmin123,请管理员用户及时修改密码。

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  • 图像分类训练操作说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档

    可以简单地把AI模型训练理解为学生学习,训练集则为每天的上课内容,验证集即为每周的课后作业,质量更高的每周课后作业能够更好的指导学生学习并找寻自己的不足,从而提高成绩。同理AI模型训练的验证集也是这个功效。 注:学生的课后作业应该与上课内容对应,这样才能巩固知识。因此,验证集的标签也应与训练集完全一致。

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