阿里云文档 2025-06-16

批处理作业,Batch批量计算

批处理作业(Batch)通常用于数据处理、仿真计算、科学计算等领域,往往需要大规模的计算资源。分布式工作流Argo集群基于开源Argo Workflows项目开发,完全符合开源工作流标准。通过工作流集群,您可以轻松编排工作流,每个工作流步骤使用容器运行,可以在短时间内轻松运行大规模机器学习、仿真计算和数据处理等计算密集型作业,也可以快速运行CI/CD流水线任务。将离线任务和批量计算任务迁移到工作流...

文章 2025-03-26 来自:开发者社区

【YashanDB知识库】DataX迁移Hive到崖山分布式

本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见 https://www.yashandb.com/newsinfo/7441390.html?templateId=1718516 概述 本文主要介绍通过Datax实现Hive数据迁移到崖山分布式。 环境 源Hive版本:3.1.3 目标YashanDB版本:23.2.3.100 建表脚本 -- hive CREATE TABLE IF NOT .....

【YashanDB知识库】DataX迁移Hive到崖山分布式
文章 2025-03-24 来自:开发者社区

【YashanDB知识库】手工迁移Doris数据到崖山分布式

本方案采用csv文件格式进行数据的导出和导入。具体步骤如下:通过sql语句将Doris表导出成csv文件注:导出到本地文件时需要先在fe.conf中配置enable_outfile_to_local=true并重启fe节点 -- Doris默认查询超时时长为3600秒,此处改大,防止查询时间不够 set query_timeout...

文章 2025-03-20 来自:开发者社区

【YashanDB知识库】用yasldr配置Bulkload模式作单线程迁移300G的业务数据到分布式数据库,迁移任务频繁出错

问题描述 详细版本:YashanDB Server Enterprise Edition Release 23.2.4.100 x86_64 6db1237 影响范围: 离线数据迁移场景,影响业务数据入库。 外场将部分NewCIS的报表业务放到分布式数据库,验证SQL性能水平。 操作系统环境配置: 125G内存 32C CPU...

阿里云文档 2025-03-13

ACK One多集群Service帮助大批量应用跨集群无缝迁移

如果需要将IDC集群或第三方公共云的服务迁移至阿里云ACK,可以利用ACK One的多集群服务,在不修改代码、CoreDNS Config及Pod的DNSConfig的情况下实现无缝迁移。本文将通过模拟迁移场景介绍服务迁移的具体步骤。

阿里云文档 2025-03-13

ACK One多集群Service帮助大批量应用跨集群无缝迁移

如果需要将IDC集群或第三方公共云的服务迁移至阿里云ACK,可以利用ACK One的多集群服务,在不修改代码、CoreDNS Config及Pod的DNSConfig的情况下实现无缝迁移。本文将通过模拟迁移场景介绍服务迁移的具体步骤。

文章 2025-02-25 来自:开发者社区

【YashanDB 知识库】用 yasldr 配置 Bulkload 模式作单线程迁移 300G 的业务数据到分布式数据库,迁移任务频繁出错

问题描述 详细版本:YashanDB Server Enterprise Edition Release 23.2.4.100 x86_64 6db1237 影响范围: 离线数据迁移场景,影响业务数据入库。 外场将部分 NewCIS 的报表业务放到分布式数据库,验证 SQL 性能水平。 操作系统环境配置: 125G 内存 32...

阿里云文档 2024-11-20

自建ArgoCD迁移至ACK One GitOps

本文介绍如何将自建ArgoCD主控集群迁移至分布式云容器平台 ACK One。

阿里云文档 2024-09-24

包年包月RDS MySQL迁移至PolarDB-X后申请转单优惠退款

当您的业务从RDS迁移到PolarDB后,若确定业务已在PolarDB上稳定运行且不再需要RDS时,您可以通过工单为RDS实例申请转单优惠退款,避免浪费闲置的RDS资源。在符合前提条件的情况下,以购买RDS实例时实际支付的价格为基数,根据RDS实例的剩余时长按比例为您办理退款。

文章 2024-08-29 来自:开发者社区

Dask与Pandas:无缝迁移至分布式数据框架

# 引言 Pandas 是 Python 社区中最受欢迎的数据分析库之一,它提供了高效且易于使用的数据结构,如 DataFrame 和 Series,以及大量的数据分析功能。然而,随着数据集规模的增大,单机上的 Pandas 开始显现出性能瓶颈。这时,Dask 就成为了一个很好的解决方案,它能够利用...

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