blocks|key|f6ckg|type|unstyled|text|任务最主要的是描述用户的应用程序在什么样配置的云服务器、以什么样的镜像环境和执行命令启动，同时还可以配置标准输出重定向、远程存储映射等辅助功能。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|2drnl|而实例是根据任务创建出来并真正执行应用程序的云服务器，任务中可以指定需要并发启动的实例数量，所有的实例都以任务中的配置来创建和执行应用程序，用户可以通过环境变量里的编号来区分这些实例。|entityMap|data|mutability^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|G|8|@]|9|@]]]|C|$D|-4|E|-4|3|-4]]

任务和实例是什么关系？

entityMap|0|type|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|data|placeHolderUrl|error|dpi|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/raw/yehe-1933968238b1680/b0wk2cvft1.png|1|https://qcloudimg.tencent-cloud.cn/image/document/aea132932cc65f2c2de58014ff178020.png|imageAlt|2|https://qcloudimg.tencent-cloud.cn/image/document/ec8a16a3f38afb984abdcb9f81fa3ff9.png|影视和效果图渲染|blocks|key|25k8f|text|什么是批量计算？|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|dk0oq|批量计算（BatchCompute，简称+Batch）是应对海量批处理作业的分布式计算平台，目的是给有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算会智能的对任意规模批处理作业进行资源分配和作业执行管理，您可以将精力集中在如何分析和处理数据上。批量计算非常适合基因测序、医疗分析、科学研究、视频渲染、金融大数据、精准广告等领域。|unstyled|5aj80|作为一项完全安全的托管服务，批量计算使开发人员、科学家和工程师能够运行任意规模的批处理计算作业。利用批量计算，您仅需要提供计算执行的环境、命令以及对应输入输出数据存放地址，批量计算会根据工作负载去获取腾讯云的弹性资源，并自动调度作业执行流程以完成成千上万的批处理作业。批量计算可以降低运营的复杂性、节省时间和减少成本，从而使开发人员、科学家和工程师能够在腾讯云中轻松运行其批处理作业，也使企业、科研机构等不再需要预支巨额的费用去建设批处理数据中心。|98bue|对比自建计算集群，批量计算的优势是什么？|60ltc|3hmem|批量计算01.png|atomic|offset|length|bd4lb|批量计算的应用场景有哪些？|boekq|基因测序|header-two|style|BOLD|c7fk2|生物信息公司或实验室利用测序仪获取基因组序列的原始文件，在完成基因组序列的初步分析后将信息上传到云上存储系统，例如对象存储+COS，然后通过腾讯云批量计算对信息进行更进一步分析。|70l92|📷|dpu01|61cic|在影视、广告、建筑规划等视觉创作行业中，内容制作者和后期制作公司需要使用到海量机器来完成影视特效、三维动画、特效图等相关渲染工作，腾讯云批量处理为用户提供了自动化内容渲染工作流水线的能力，用户可以构建自己的渲染依赖流程，同时利用批量计算的海量资源和作业调度能力来高效的完成视觉创作工作。|fr5s6|6fv46^0|0|0|0|0|0|0|0|A|0|0|0|0|4|0|0|0|1|1|0|0|8|0|0|0|1|2|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|-3|8|-3|9|1K|A|B]]|C|$2|3|4|5|6|$A|D|E|-4]]|F|$2|3|4|5|6|$A|G|E|H]]]|I|@$J|K|L|M|2|N|O|1L|P|@]|Q|@]|6|$]]|$J|R|L|S|2|T|O|1M|P|@]|Q|@]|6|$]]|$J|U|L|V|2|T|O|1N|P|@]|Q|@]|6|$]]|$J|W|L|X|2|N|O|1O|P|@]|Q|@]|6|$]]|$J|Y|L|-4|2|T|O|1P|P|@]|Q|@]|6|$]]|$J|Z|L|10|2|11|O|1Q|P|@]|Q|@$12|1R|13|1S|J|1T]]|6|$]]|$J|14|L|15|2|N|O|1U|P|@]|Q|@]|6|$]]|$J|16|L|17|2|18|O|1V|P|@$12|1W|13|1X|19|1A]]|Q|@]|6|$]]|$J|1B|L|1C|2|T|O|1Y|P|@]|Q|@]|6|$]]|$J|1D|L|1E|2|11|O|1Z|P|@]|Q|@$12|20|13|21|J|22]]|6|$]]|$J|1F|L|H|2|18|O|23|P|@$12|24|13|25|19|1A]]|Q|@]|6|$]]|$J|1G|L|1H|2|T|O|26|P|@]|Q|@]|6|$]]|$J|1I|L|1E|2|11|O|27|P|@]|Q|@$12|28|13|29|J|2A]]|6|$]]|$J|1J|L|-4|2|T|O|2B|P|@]|Q|@]|6|$]]]]

使用批量计算服务需要收费吗？

输入输出数据必须通过配置远程存储映射吗？有其他读写数据的方式吗？

批量计算中可以购买哪些实例类型？

blocks|key|46sth|type|unstyled|text|批量计算服务本身完全免费，作业执行过程中创建的云服务器依照对应的云服务器按量计费模式收费，具体可以查看+收费方式。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/599/10447^0|0|1G|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

blocks|key|bihq1|type|unstyled|text|作业是批量计算里计算作业提交的载体，作业可以由一个或者多个任务组成。多个任务时，任务之间存在先后执行顺序，一个作业的配置主要包含了组成它所有任务的配置和任务的执行顺序信息。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

作业和任务是什么关系？

blocks|key|979lm|type|unstyled|text|远程存储映射是+Batch+提供的配置选项，目的是降低存储相关的开发难度，用户也可以不使用存储映射能力，而是直接由应用程序去访问各种存储服务上的数据，例如+CBS、CFS、COS+等。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|ec6rc|type|unstyled|text|除了+FPGA、+GPU+以及网络增强型实例和部分处于内测的实例类型，其他均可使用，每个可用区支持的实例列表请参照+实例规格。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/213/11518^0|0|1M|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

批量计算

云服务器

对象存储

大数据

分布式计算

数据中心

服务器

一、yaml和python的关系实例：

  1、 yaml格式文件：
----
base:
  - name: wang
  - age: 33
  - site:
    - web1: http:

yaml和python关系实例

base:
  - name: wang
  - age: 33
  - site:
    - web1: http:/www/baidu.com
    - web2: http://www.163.com

yaml和python关系实例

前言
最近在知乎上面看到这样一个问题：Hadoop 和大数据的关系？和 Spark 的关系？
刚好我个人是大数据引擎开发，所以对于 Hadoop 也算比较了解，所以今天我就来分享一下我的看法。 part1
「Hadoop 是什么？」
Hadoop 是 2006 年由道格卡丁（Doug Cutting）开源出来分布式计算平台，其前身是Apache Lucene 子项目 Nutch 的一部分。 MapReduce 任务框架，它把大数据计算任务分为了 Map 任务和 Reduce 任务，用户在开发大数据任务时，只需要开发 Map 任务的逻辑和 Reduce 任务逻辑即可。 part2

「Spark 是什么？」






Spark 本质是一种计算框架，其内置了 SQL、流式传输和计算、机器学习和图处理模块。它没有实际的数据存储层，所以它的数据源一般来自于外部。 ，由于内存和磁盘在读取和写入不是一个量级，所以 Spark 计算任务比 Hadoop MapReduce 快的非常多，一般企业现在离线作业方面，都是使用的 Spark。

Hadoop 和大数据的关系是什么？和 Spark的关系是什么？

最近在知乎上面看到这样一个问题：Hadoop 和大数据的关系？和 Spark 的关系？

Hadoop 和大数据的关系是什么？和 Spark的关系是什么？

console.log('end')
应该不少同学都能答出来，结果为：
start 
promise
end
then1
then2
setTimeout
这个就涉及到JavaScript事件轮询中的宏任务和微任务 那么，你能说清楚到底宏任务和微任务是什么？是谁发起的？为什么微任务的执行要先于宏任务呢？
首先，我们需要先知道JS运行机制。 在浏览器环境中，有JS 引擎线程和渲染线程，且两个线程互斥。
 Node环境中，只有JS 线程。
 
概念2：宿主
JS运行的环境。一般为浏览器或者Node。 概念5：宏任务和微任务
 ES6 规范中，microtask 称为 jobs，macrotask 称为 task
 宏任务是由宿主发起的，而微任务由JavaScript自身发起。 如果不支持Promise或者强制开启宏任务，那么，会按照如下顺序发起宏任务：
 
优先检测是否支持原生 setImmediate（这是一个高版本 IE 和 Edge 才支持的特性）
如果不支持，再去检测是否支持原生的

宏任务和微任务到底是什么？

这个就涉及到JavaScript事件轮询中的宏任务和微任务。那么，你能说清楚到底宏任务和微任务是什么？是谁发起的？为什么微任务的执行要先于宏任务呢？

宏任务和微任务到底是什么？

Access Protocol) 简单对象访问协议是在分散或分布式的环境中交换信息的简单的协议，是一个基于XML的协议，它包括四个部分：SOAP封装(envelop)，封装定义了一个描述消息中的内容是什么 ，是谁发送的，谁应当接受并处理它以及如何处理它们的框架；SOAP编码规则（encoding rules），用于表示应用程序需要使用的数据类型的实例; SOAP RPC表示(RPC representation )，表示远程过程调用和应答的协定;SOAP绑定（binding），使用底层协议交换信息。 WADL(Web Server Describle Language) 就是描述XML Web服务的标准XML格式，WSDL由Ariba、Intel、IBM和微软等开发商提出。 它用一种和具体语言无关的抽象方式定义了给定Web服务收发的有关操作和消息。

SOAP 和WSDL 是什么关系？

SOAP(Simple Object Access Protocol) 简单对象访问协议是在分散或分布式的环境中交换信息的简单的协议，是一个基于XML的协议，它包括四个部分：SOAP封装(envelop)，封装定义了一个描述消息中的内容是什么，是谁发送的，谁应当接受并处理它以及如何处理它们的框架；SOAP编码规则（encoding rules），用于表示应用程序需要使用的数据类型的实例; SOAP RPC表示(RPC representation)，表示远程过程调用和应答的协定;SOAP绑定（binding），使用底层协议交换信息。

SOAP 和WSDL 是什么关系？

这个公司就是 EPIC，他们自己写了一个基于 Caché 数据库的管理工具，然后起名叫做 Chronicles。

Chronicles 和 IRIS 是什么关系

Chronicles 和 IRIS 是什么关系

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任务最主要的是描述用户的应用程序在什么样配置的云服务器、以什么样的镜像环境和执行命令启动，同时还可以配置标准输出重定向、远程存储映射等辅助功能。而实例是根据任务创建出来并真正执行应用程序的云服务器，任务中可以指定需要并发启动的实例数量，所有

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