回答:首先明确下定义：计算时间是指计算机实际执行的时间，不是人等待的时间，因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题，讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI，以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的，每个stage下有很多个task，task 的...
silenceboy
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回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
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回答:分布式架构是软件系统分布式系统存储是基于存储、服务器、数据库技术、容灾热备等技术的系统集成数字经济时代，各个企业、个人都在生产数据，利用数据，数据也在社会中不断流动、循环，为这个时代创造着价值与机遇。尽管数据如此珍贵，但我们仍然会听到在集中式存储场景中，由于网络攻击、火灾、地震而造成数据故障、丢失等问题。为了防止数据出现故障、数据丢失、服务器出错、数据无法恢复等情况，越来越多企业开始把集中存储转变...
cocopeak
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回答:分布式处理，分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标，但是专业指标是CAP指标，可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中，没有一种设计可以同时满足一致性，可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统，必须在架构上充分考虑上述指标。分布式系统设计中，BASE理论作为CAP理论的折中或延伸，在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可...
lolomaco
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回答:从计算机资源的发展来看，个人认为可以分为三个阶段：最为早期的共享式，后来的单体式，到现在的分布式。这个发展的原因，都是基于计算资源的需求。早期一台服务unix服务器，连接多个终端，每个终端单独获取计算资源，其实跟现在的云计算感觉很类似，计算资源都放在服务器端，终端比较简单。这是早期对计算资源的需求和提供的计算能力之间的供需关系决定的。后来，随着计算机的发展，对计算资源的需求的不断增加，单体式的计算...
lavnFan
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...斯采样Metropolis HastingImportance SamplingRejection Sampling大规模分布式MCMC大数据与SGLD案例：基于分布式的LDA训练第十七周：变分法（Variational Method)变分法核心思想KL散度与ELBo的推导Mean-Field变分法EM算法LDA的变分法推导大数据与SVI变分...
原文：Uber分布式追踪系统Jaeger使用介绍和案例【PHP Hprose Go】 前言 随着公司的发展，业务不断增加，模块不断拆分，系统间业务调用变得越复杂，对定位线上故障带来很大困难。整个调用链不透明，犹如系统被蒙上一块...
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...现，越来越多廉价的PC机成为了各大企业IT架构的首选，分布式的处理方式越来越受到业界的青睐。本文将介绍分布式架构的发展历史和分布式架构的一些相关概念。 下面以一个简单的电商系统为例，当数据量、访问量提升，观...
...青云云服务目前有两个主要的应用，一个是SDS，另一个是分布式存储2.0。SDS要解决非虚拟化的硬盘，而分布式存储2.0要解决副本的问题。甘泉先生强调青云的产品以解决性能问题和减少层次结构为主要思路，设计与技术都要为人...
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...到50000万负载！ 第二阶段：手动拆分多服务器阶段 手动分布式分离设计，网站，socket接收程序，缓存，数据库，使用自建机房独立运行。事实证明，可以承载几十万设备并发 瓶颈点：自建机房防火墙设备有并发数限制，CISCO ASA ...
...链有什么关系？ 百度百科对区块链的解释是，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。通俗点说就是：每个用户手里都有记录所有交易的账本，想要修改数据或者作假需要大...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
snifes
