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...
回答:首先建议题主描述清楚应用场景,否则别人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的纠结而言,支撑数据分析用前者,做资源管理用后者。=================补充=============题主的需求,实质是搭建一个IoT实时大数据平台,而不是一般意义的私有云。IoTa大数据平台除了数据采集和结果反馈,其余部分和一般的大数据平台相差不多。OpenStack长于管理VM资源管理...
回答:Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台,Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平台目前被行业使用多年,有健全的生态和大量的应用案例,同时Hadoop对硬件的要求比较低,非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的,所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容...
回答:Hadoop生态Apache™Hadoop®项目开发了用于可靠,可扩展的分布式计算的开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架,该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。 它旨在从单个服务器扩展到数千台机器,每台机器都提供本地计算和存储。 库本身不是设计用来依靠硬件来提供高可用性,而是设计为在应用程序层检测和处理故障,因此可以在计算机集群的顶部提供高可用性服务,...
...在此基础上进行精准的商品推荐和放置广告。 2.3 Storm与Hadoop的关系 Hadoop 是强大的大数据处理系统,但是在实时计算方面不够擅长;Storm的核心功能就是提供强大的实时处理能力,但没有涉及存储;所以 Storm 与 Hadoop 即不同也互...
...离负载;计算有离线和实时两部分,实时是Storm,离线是Hadoop,数据仓库用Hive,数据挖掘正在从Pig迁移到Spark,大量的数据通过计算之后,存储在HDFS上,最后存储在HBase里面,通过ES来提供多级索引,以弥补HBase二级索引的缺失......
大数据框架hadoop服务角色介绍翻了一下最近一段时间写的分享,DKHadoop发行版本下载、安装、运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了。虽然有的地方可能写的不是很详细,个人理解水平有限还请见谅吧!我记得在写DKH...
...年开始支持的;而分布式存储和计算框架这边,底层是 Hadoop 和 Hbase,ETL主要使用 Hive 和 Spark,交互查询则会使用 Spark,Presto,实时 OLAP 系统今年引入了 Druid,提供日志的聚合查询能力。 第三层是数据平台部分,数据平台是直接...
...年开始支持的;而分布式存储和计算框架这边,底层是 Hadoop 和 Hbase,ETL主要使用 Hive 和 Spark,交互查询则会使用 Spark,Presto,实时 OLAP 系统今年引入了 Druid,提供日志的聚合查询能力。 第三层是数据平台部分,数据平台是直接...
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...