Ooize - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
登录控制台，选择“产品服务->MapReduce BMR”，点击“创建集群”，进入集群创建页，并做如下配置： 1. 创建一个bmr2.3.0镜像的集群，选择hue+oozie 用户可以根据需求选择对应的服务，选择完成后填写集群的基础信息和实例规格，点击购买即可，建议选择新建高可用集群。
Hive - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
不必开发专门的MapReduce应用便可通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，同时也允许熟悉MapReduce的开发者开发自定义的Mapper和Reducer来处理复杂的分析工作。 Hive的数据单元： Databases：数据库。 Tables：表。 Partitions：分区。只支持固定分区，将同一组数据存放至一个固定的分区中。 Buckets(or Clusters)：分桶。
使用网盘工作流示例 - 云高性能计算平台CHPC | 百度智能云文档
使用网盘工作流示例 基因分析平台支持和网盘打通数据流。 网盘使用支持 外网 和 百度内网 两种使用方式。 前置工作 1、外网方式： 请确保节点能正常访问外网，推荐配置NAT网关访问外网，请参考 NAT网关 视频教程： https://cloud.baidu.com/video-center/video/726。
需要训练一个100亿参数量的模型，怎么预估所需要的计算资源？ 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 1 需要训练一个100亿参数量的模型，怎么预估所需要的计算资源？ 大模型开发 / 互助问答 LLM 2023.08.25 1988 看过 怎么通过模型的参数量预估所需的计算资源？ 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费！
Pig - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Pig是基于Hadoop的大规模数据分析平台，把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig适用于大量的并行进程，因此可处理大规模数据集，而且Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口，便于写入和维护，可为实现不同的目的创建自己的进程。
产品简介 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
ClickHouse：是一个开源的列式存储数据库管理系统，多用于联机分析（OLAP）场景，可提供海量数据的存储和分析，同时利用其数据压缩和向量化引擎的特性，能提供快速的数据搜索。 与自己搭建Hadoop集群相比，MapReduce有以下优势： 方便：几分钟便可创建集群，无需为节点分配、部署、优化投入时间。
Kudu - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
登录控制台，选择“产品服务->MapReduce BMR”，点击“创建集群”，进入集群创建页，并做如下配置： 1. 创建一个bmr2.2.0镜像的集群，选择kudu+impala 选择了kudu，则集群必须有2个master节点和至少3个core节点。（由于task节点可以进行弹性伸缩，故而默认不启动tserver进行kudu数据存储。）
使用langchain的PromptTemplate和文心一言API打造一个翻译助手 千帆社区
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TableStorage-HBase-Client开发示例 - 云数据库 TableStorage | 百度智能云文档
TableStorage-HBase-Client开发示例 配置示例 下面是hbase-site.xml示例： <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?
