推荐配置: 对象存储BOS + 百度MapReduce BMR + 百度OLAP引擎Palo + RapidFS 5.高性能 AI 计算场景方案 人工智能作为当下发展趋势,越来越多的企业用户希望通过 AI 的方式改变已有的生产方式,如自动驾驶、传统工业、各类互联网企业等等。然而,AI 计算需要底层大量的资源协同,还需要有大规模的存储系统来支撑数据集、特征数据、训练结果的存放。
2022-12 数据湖计算支持Hudi,可使用计算引擎Spark、Flink、Trino对Hudi进行读写计算 数据湖选型支持Hive,增加开启数据湖元数据功能,支持对Hive元数据的管理、授权 新增规范设计模块,支持通过主题设计、数仓规划进行数据中台架构设计 引入维度建模理论,支持构建维度表和事实表,并设置表间的关联关系 支持数据模型的发布、修订、废弃、删除等管理操作 模型一键物化,生成物理表结构
存储版本 不支持 同上 存储引擎 不支持 当前存储引擎只支持WiredTiger。 分片集实例 分片集实例通过增加组件和变更组件配置,实现实例变配。详情参见 改配分片集实例 。 组件 变更项 是否支持更改 说明 Mongos组件 CPU/内存规格 支持 支持更改Mongos组件的CPU/内存规格。 支持升降配。
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组件配置 获取语音组件配置对象 SpeechModuleConfig speechModuleConfig = new SpeechModuleConfig(context); 语音识别引擎类型 /** * 设置语音方案前,确认使用SDK设备支持的语音引擎类型 * SDK支持语音识别引擎列表: * RK3399: SPEECH_TYPE_NUWA * Android手机: SPEECH_TYPE_INTERNAL