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,...
回答:1998年9月4日,Google公司在美国硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。无独有偶,一位名叫Doug Cutting的美国工程师,也迷上了搜索引擎。他做了一个用于文本搜索的函数库(姑且理解为软件的功能组件),命名为Lucene。左为Doug Cutting,右为Lucene的LOGOLucene是用JAVA写成的,目标是为各种中小型应用软件加入全文检索功能。因为好用而且开源(...
回答:hive 我感悟是这样的,hive类似于mysql和 mapreduce的结合品。1hive的语法 和mysql很像,但hive因为是依赖hdfs文件系统的,所以他有自己独有的语法体系,比如 1 建表时它有分隔符的概念,2 插入时他有覆盖的概念,3插入它不支持部分插入,只支持整体插入,4.不支持更新和删除只支持查找,在查询语法和mysql很像,但计算引擎和mysql完全不一样。所以学习hive首先...
...文件并发写入IOPS提升10倍。在大数据场景下,US3支持完整Hadoop接入方案,相同规模的对象存储集群,可比原有HDFS集群提升5倍数据写入速度;Spark数据处理时间缩短75%,帮助用户大幅提升数据处理效率。特点四:性价比存储成本...
...:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。大数据数据采集...
...,外包项目机会,学习、培训、跳槽等交流QQ群:26931708Hadoop源代码研究群兴趣范围包括:Hadoop源代码解读,改进,优化,分布式系统场景定制,与Hadoop有关的各种开源项目,总之就是玩转HadoopQQ群:288410967
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...