回答:安装 HBase(Hadoop Database)是在 Linux 操作系统上进行大规模数据存储和处理的一种分布式数据库解决方案。以下是在 Linux 上安装 HBase 的一般步骤: 步骤 1:安装 Java 在 Linux 上安装 HBase 需要 Java 运行时环境(JRE)或 Java 开发工具包(JDK)。您可以通过以下命令安装 OpenJDK: 对于 Ubuntu/Debian...
回答:一、区别:1、Hbase: 基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库;HBase表是物理表,适合存放非结构化的数据。2、hive:本身不存储数据,通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据,依赖HDFS和MapReduce;hive中的表是纯逻辑表。Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,二者通常协作配合使用。二、适用场景:1、Hbase:海量明细数据的随机...
问题描述:[hadoop@usdp01 ~]$ hbase shellSLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/usdp-srv/srv/udp/2.0.0.0/hdfs/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]...
回答:1. 如果你对数据的读写要求极高,并且你的数据规模不大,也不需要长期存储,选redis;2. 如果你的数据规模较大,对数据的读性能要求很高,数据表的结构需要经常变,有时还需要做一些聚合查询,选MongoDB;3. 如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台,并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪,选ElasticSearch;4. 如果你需要存储海量数据,连你自己都...
回答:MySQL是单机性能很好,基本都是内存操作,而且没有任何中间步骤。所以数据量在几千万级别一般都是直接MySQL了。hadoop是大型分布式系统,最经典的就是MapReduce的思想,特别适合处理TB以上的数据。每次处理其实内部都是分了很多步骤的,可以调度大量机器,还会对中间结果再进行汇总计算等。所以数据量小的时候就特别繁琐。但是数据量一旦起来了,优势也就来了。
Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目,设计用于测量数以千计的节点。Ganglia本身没有api接口,根据Gmetad的原理,可以通过将监控数据转换成XML来获取metrics。Guardian在Githup上发布了一套基于Pytho...
...entos:7没有使用systemd作为系统服务管理工具.这在后面启动ganglia进程的时候会带来很多麻烦,但是有解决方案(由dockone社区微信群大神给出的解决方案,个人并未尝试): 使用supervisor来统一管理进行 runt管理进程 Dockerfile FROM centos:6 MAI...
...置相对较为复杂。功能不全较专一,个人不是很喜欢。 ganglia Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能,如:cpu 、mem、硬盘利用率, I/O负载、网络流量情况等,通过曲线很容易见到每个节点的工作...
...置相对较为复杂。功能不全较专一,个人不是很喜欢。 ganglia Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能,如:cpu 、mem、硬盘利用率, I/O负载、网络流量情况等,通过曲线很容易见到每个节点的工作...
...日志发现问题,开始我们使用的是一款python写的开源工具ganglia-logtailer,相当于对log进行tail实时获取并截取想要的信息进行监控,但是一段时间后发现这种工具的效率不高,并且数据并不是很准确。 然后就用了ELK,采用Logstash进...
...pache Spark而言,很难弄清楚需要的机器类型。Amazon EMR带有Ganglia,这让我们一眼就可以监视集群内存/CPU。但有时候也不得不去检查底层的EC2实例监测,因为Ganglia并不完美,将二者结合起来使用是很不错的方法。此外,与训练机器...
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...