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...
wizChen
|
1248人阅读
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，...
娣辩孩
|
1448人阅读
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（...
ctriptech
|
775人阅读
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
|
1034人阅读
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
|
1039人阅读
...限的数据(DWH/DM等)。大数据中存储的数据则是无限膨胀。Hadoop的诞生就是为了低成本和无限制的扩展。 应用场景：商业智能更多的是关于决策，而不是大数据。描述性事实更多地基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，常...
...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...
...常也不太安全。例如，常用于对大量数据进行深度分析的Hadoop就缺乏安全功能，经常默认为接受所有访问。 Barton建议Hadoop用户部署Kerberos来保护信息的安全性，Kerberos是一个网络验证协议。该协议在Hadoop受支持，但并...
...术与最佳实践》 《利用Python进行数据分析》 大数据类 《Hadoop权威指南（第3版）》 《大数据之路 阿里巴巴大数据实践》 《Flume构建高可用、可扩展的海量日志采集系统》 《Greenplum企业应用实战》 《Hadoop技术内幕：深入解析MapR...
...ka、R和Scikit-Learn可视化数据 6.大问题的优化和探索 7.使用Hadoop、Spark、Hive和MapReduce集群计算 作者信息 Dan Clark，卡迪夫大学学生，专注于Web开发、数据可视化。 文章原标题《5 Things You Need to Know about Big Data》，作者：Dan Clark 更为...
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...
dmlllll
