SAP NetWeaver 部署指南
部署 SAP 系统 前提条件 创建和配置实例 实例配置后处理 安装 SAP 解决方案 安装后 SAP 系统迁移 本指南提供了有关部署您自己的基于 SAP NetWeaver 的系统以及将现有 SAP 系统迁移至阿里云的说明。部署 SAP 系统 前提条件 对于在传统基础...
并行网关
在拓扑任务中，您可以添加并行网关实现多个节点并行处理效果，满足业务存在多个独立任务需要并行处理的需求，以此提高整体处理性能。本文将快速引导您如何在拓扑任务中使用并行网关。操作步骤 创建拓扑子任务。创建两个或两个以上的简单或...
扩展性原理
针对这类在线数据库上复杂SQL的处理，PolarDB-X 1.0 额外扩展了单机并行处理器（Symmetric Multi-Processing，简称SMP）和多机并行处理器（DAG）。前者完全集成在 PolarDB-X 1.0 内核中；而对于后者，PolarDB-X 1.0 构建了一个计算集群，...
查询流程和执行计划
Stage的数据来源可以是底层存储系统中的数据或者网络中传输的数据，一个Stage由分布在不同Executor节点上相同类型的Task组成，多个Task会并行处理数据。说明 AnalyticDB MySQL版 SQL诊断功能支持对Stage级别进行结果诊断。更多详情，请参见...
减灾与应急时空解决方案与案例
可在表级和操作级充分利用时空并行处理能力加快大数据计算效率。系统原生部署在云端，支持直接使用SQL实现传统GIS服务软件提供的大部分功能，还支持性能及存储空间同时线性扩展。项目价值 领域专业数据一体化融合管理和处理能力，提供存储...
创建项目
该值为 10 表示同一时间可以并行处理 10 个任务（如文档格式转换、图片标签检测等），查询类 API（如 GetImage 获取图片信息）也会占用该额度。如果您有更高的并行处理要求，请使用钉钉搜索钉钉群号31690030817加入钉钉群进行反馈。授权...
支持HTTP2.0
多路复用（MultiPlexing）：消除了 HTTP 1.x 中并行处理和发送请求及响应时对多个连接的依赖。可客户端和服务器可以把HTTP消息分解为互不依赖的帧，然后乱序发送，最后再在另一端把它们重新组合起来。从而避免不必要的延迟，提升效率，在...
未来规划
如何对海量数据进行在线分析和计算，支持实时在线交互式分析，需要做并行处理（DSP 模型、MPP 模型等等），对并行调度计算进行优化。系统能力提升：智能化+安全（使用方便可靠、运维简易）。如在管控平台的层面如何做智能化的调度、监控...
如何高效扫描数据
并行的全表扫描：如果需要从所有库导出数据，可以通过SHOW指令查看表拓扑结构，针对分表并行处理。通过HINT进行表遍历 执行 SHOW TOPOLOGY FROM TABLE_NAME 指令获取表拓扑结构。mysql>SHOW TOPOLOGY FROM DRDS_USERS;ID|GROUP_NAME|TABLE_...
概述
高性能 通过分布式以及优化的底层架构、支持多层调度模式可进行无限拆分，多线程并行处理，显著提升大数据量的批任务处理的性能。可视化集中式管理 通过简易操作的可视化集中式管理平台可对上万个任务节点进行集中化管理，简化运维管理操作...
产品概述
云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 是一种大规模并行处理（MPP）数据仓库服务，可提供海量数据在线分析服务。云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版 基于开源项目Greenplum构建，由阿里云深度扩展，兼容ANSI SQL 2003，兼容...
Kyuubi概述
Kyuubi可以在用户级别缓存后台引擎实例，以更好的实现计算资源共享和快速响应，并行处理大量数据的查询并快速返回结果。批数据处理：Kyuubi提供了SQL接口用于常见的批处理，通常是大型提取、转换、加载（ETL）过程。Kyuubi及其引擎都是存储...
离线异步任务场景
并行处理 离线GPU任务需要处理大量数据，对GPU资源供给要求高，并行运行加快处理速度。数据源集成 离线GPU任务对数据源的需求多种多样，处理过程中需要与多种存储产品（例如对象存储OSS）和多种消息产品（例如消息队列）进行频繁交互。更多...
影响查询性能的因素
但 AnalyticDB MySQL版 能否充分利用多节点来并行处理查询，还取决于数据在存储节点上的分布特征。如果数据能够均匀分布在存储节点上，那么 AnalyticDB MySQL版 中的多个子任务在处理数据时，就能几乎同时结束任务，实现理想的查询处理；...
应用场景
例如，来自不同数据源的计量数据被收集到日志服务，函数计算 的定时器定时触发 云工作流 执行，云工作流 利用 函数计算 对多个Shard的计量数据做并行处理，并将结果分别写回日志服务；然后可以将所有Shard产生的文件进行聚合，写入表格存储...
验证分析型查询请求能力
OceanBase 数据库采用了分布式架构，将数据分片存储在不同的节点上，通过数据分片和任务分片实现了数据和计算的并行处理。在OceanBase 中，每个节点都可以独立地执行任务，并且可以通过高速的网络互相通信，实现数据的交互和同步。PARALLEL...
基本介绍
通过并行循环（foreach）步骤来并行处理数组数据。流程包含以下属性：version（必需）：流程版本，仅支持 v1。type（必需）：flow表示是流程类型。steps（必需）：定义了流程的多个串行步骤。一个步骤执行完成后，如果成功，则会执行下一个...
并行查询性能
并行查询利用多核CPU的并行处理能力，以8核32 GB 独享规格 的集群为例，并行查询示意图如下所示。下文将介绍8.0.1和8.0.2版本并行查询参数取值分别设置为如下表所示时，PolarDB 集群负载 并行查询测试方法 与 执行结果。关于如何配置参数，...
服务端人脸识别SDK
检测模块和识别模块并行处理 获取视频流之后，通过人脸检测识别出人脸，根据跟踪的ID进行人脸质量的判断。一个人脸的质量可以通过关键点定位是否准确、人脸质量模块分值是否比较高、人脸的角度是否在一定的范围内进行挑选，然后送入到活体...
热点行优化
因此 PolarDB 在数据库内核层进行了创新性的优化，不但能够自动识别热点行更新请求，而且将一定时间间隔内对同一数据行的更新操作进行分组，不同分组采用流水线的方式并行处理，通过这些优化，极大地提升了系统的性能。具体方案如下：串行...
使用MapReduce处理JindoFS上的数据
Hadoop MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。一个MapReduce作业通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map...
什么是实时数仓Hologres
亚秒级交互式分析 Hologres采用可扩展的大规模并行处理（MPP）架构全并行计算，通过向量化算子发挥CPU最佳算力，基于AliORC压缩存储，面向SSD存储优化IO吞吐，支持PB级数据亚秒级交互式分析体验。在线高性能主键点查 基于行存表的主键索引...
ClickHouse概述
MPP架构 每个节点只访问本地内存和存储，节点信息交互和节点本身是并行处理的。查询性能好，易于扩展。向量化引擎：为了高效的使用CPU，数据不仅仅按列存储，同时还按向量（列的一部分）进行处理，这样可以更加高效地使用CPU。支持SQL ...
集群消费和广播消费
分布式数据处理：在大规模数据处理的场景中，使用集群消费模式可以将数据分发给多个处理节点进行并行处理。每个节点只处理其中一部分数据，从而加速数据处理的速度。注意事项 集群模式下，不保证每一次失败重投的消息投递到同一台机器上。...
添加访问地址
将只需要获取数据副本的读操作分散到多个从节点上，可实现并行处理和负载均衡，减少数据库的负载和响应时间，提高用户的体验和满意度。更多信息，请参见 数据库代理。概念介绍 主地址：其读写模式为可读可写，默认读主，提供强一致读写。...
技术原理
针对这类在线数据库上复杂SQL的处理，PolarDB-X 1.0 额外扩展了单机并行处理器（Symmetric Multi-Processingy，简称SMP）和多机并行处理器（DAG）。前者完全集成在 PolarDB-X 1.0 内核中；而对于后者，PolarDB-X 1.0 构建了一个计算集群，...
概述
PolarDB 集群备份和恢复功能均采用多线程并行处理，并通过其它技术创新，10分钟内即可完成从备份集（快照）恢复到一个新的集群。说明 一级备份默认开启，无法关闭。一级备份（快照）总大小如下图所示。说明 PolarDB 集群 一级备份（快照）...
Semi-Join的并行加速
下文展示了在标准TPC-H中，SCALE为100 GB的数据量热数据场景下，开启并行后多阶段的并行处理能力。说明 本文的TPC-H的实现基于TPC-H的基准测试，并不能与已发布的TPC-H基准测试结果相比较，本文中的测试并不符合TPC-H基准测试的所有要求。...
配置数据库代理
开启弹性并行查询（ePQ）能够有效利用多核CPU（集群内空闲计算资源）的并行处理能力，对复杂查询进行加速，详情请参见 弹性并行查询。说明 自2023年4月1日起，集群满足以下条件时会默认开启弹性并行查询，且默认的并行度为2：新创建的集群...
概述
弹性并行查询（Elastic Parallel Query）针对云上用户实例CPU资源利用率较低、使用不均衡的特征，充分挖掘集群中多核CPU的并行处理能力，以8核32 GB（独享规格）的 PolarDB MySQL版 集群版为例，示意图如下所示：前提条件 PolarDB 集群版本...
流程定义介绍
循环（Map）：通过循环（Map）状态并行处理数组数据。成功（Succeed）：通过成功（Succeed）状态提前终止流程。失败（Fail）：通过失败（Fail）状态提前终止流程。流程属性 流程包含以下属性。字段 类型 是否必选 描述 示例值 Type String ...
RDS SQL Server CPU使用率高问题排查
CPU使用率高的因素有很多，其中最常见的因素说明及解决方法如下：实例的并行度设置不合理 排查步骤 线程并行处理任务时，由于每个线程处理的数据量不一致，会出现CXPACKET等待情况，CXPACKET等待发生比较多的话，就会造成CPU使用率高。...
Java任务
MapReduce：常规MapReduce模型任务，支持超大数量的子任务并行处理，仅可查询子任务运行汇总信息，建议子任务在100万以下时选择。分片运行：包括静态分片和动态分批，用于处理大数据业务需求。单机 和 广播 需要实现JavaProcessor；可视化...
概述
PolarDB 集群备份和恢复功能均采用多线程并行处理，并通过其他技术创新，10分钟内即可完成从备份集（快照）恢复到一个新的集群。说明 一级备份默认开启，无法关闭。一级备份保留时长最多可支持30天，如果您需要使用该功能，可以 联系我们 ...
可视化MapReduce模型
可视化MapReduce模型在MapReduce模型的基础上，新增了可视化可运维的能力。您无需修改后端代码，只需在SchedulerX控制台将分布式模型改为可视化MapReduce，即可新增一个子任务列表页面，并且可以查看每个子任务的详情、结果和日志，同时...
可视化MapReduce模型
可视化MapReduce模型在MapReduce模型的基础上，新增了可视化可运维的能力。您无需修改后端代码，只需在SchedulerX控制台将分布式模型改为可视化MapReduce，即可新增一个子任务列表页面，并且可以查看每个子任务的详情、结果和日志，同时...
任务管理
MapReduce：属于常规MapReduce模型任务，能支持超大数量的子任务并行处理，仅可查询子任务运行汇总信息，建议子任务100W以下时选择。分片运行：类似elastic-job模型，配置分片参数，可以将分片平均分给多个客户端执行。支持多语言版本。...
任务管理
MapReduce：属于常规MapReduce模型任务，能支持超大数量的子任务并行处理，仅可查询子任务运行汇总信息，建议子任务100W以下时选择。分片运行：类似elastic-job模型，配置分片参数，可以将分片平均分给多个客户端执行。支持多语言版本。...
内存型
图 2.Tair多线程模型 Tair 内存型将服务各阶段的任务进行分离，通过分工明确的多个线程并行处理各阶段任务，达到提高性能的目的。IO线程：负责请求读取、响应发送、命令解析等。Worker线程：负责命令处理、定时器事件等。辅助线程：负责高...
8.0.1和8.0.2版功能对比
支持 支持 热点行优化 PolarDB 在数据库内核层进行了创新性的优化，不但能够自动识别热点行更新请求，而且将一定时间间隔内对同一数据行的更新操作进行分组，不同分组采用流水线的方式并行处理，通过这些优化，极大地提升了系统的性能。...
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