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...
MonoLog
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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:云在形式上分为Paas，SaaS和IaaS，他们之间的不同源自于给客户/租户提供的服务形态，大家可以通过下图进一步了解其区别：在使用形式上，云被分为私有云，共有云和混合云，当私有云的数据和公有云通过网路实现流动、管理和统一编排时，这个做就变成混合云，混合云给私有云和公有云架了一座桥，它可以在业务高峰期时，弹性扩展到公有云，实现业务弹性伸缩，这样租户只需在业务高峰期时(如双11)，租用共有云服务，业...
jsummer
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回答:这个要看每个人学习的方法和对技术理解的速度。这里我讲一下我学习的过程，我对php完全是自学。1、先是到网上找一些基础知识学习，比如7天速成，php基础学习，等等。2、在掌握了php基础知识后，自己尝试写些简单的php代码，并运行起来。3、去找一些现成的源码在自己的电脑上运行起来，再细细看看别人写的代码，能看明白个差不多就说明你已经入门了。4、后面就是多进一些技术群沟通交流交流，掌握当前大家都在讨论...
RiverLi
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回答:云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。1、云计算①、云计算概念通俗讲解IT界只要讲云计算，就会用喝水的故事来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自...
longmon
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...纠结于一块磁盘能保存多少数据或者企业到底会不会采用Hadoop。关于大数据的真正问题在于，企业用户将如何使用Hadoop、我们的系统到底能在智能化道路上走多远、我们又该如何保证这一切都处于控制之下。 过去几年当中，大...
...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
...式流数据处理平台说到数据分析工具就不得不提到Apache Hadoop，它的开源和强大的批处理能力得到了众多大数据玩家的喜爱。然而随着数据的爆发性增长一些数据分析产品相继问世，比如：Dremel、Storm、Impala、Apache S4和Drill；而他...
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...础架构类和应用类，而底层都是会用到一些通用技术，如Hadoop、Mahout、HBase、Cassandra等等；在分析领域，Cloudera、Hortonworks、MapR是Hadoop的三剑客；在运维领域，MongoDB、CouchBase都是NoSQL的代表；在服务领域，AWS和Google BigQuery剑拔弩...
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...写实战》 《Spring源码深度解析（第2版）》 《看透SpringMVC源代码分析与实践》 数据分析与挖掘类 《Python编程从入门到实践》 《Python数据分析与挖掘实战》 《Python高性能编程》 《Python并发编程》 《Python自动化运维 技术与最佳...
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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...
邹立鹏
