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:如果追求功能丰富，就是Okular。如果想要简洁，Evince。如果就想随便看一下，拖到Chrome里打开也可以啊。
booster
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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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...rk Jobs (Part 2) 借助 Redis ，让 Spark 提速 45 倍！ 量化派基于Hadoop、Spark、Storm的大数据风控架构 基于Spark的异构分布式深度学习平台 你对Hadoop和Spark生态圈了解有几许？ Hadoop vs Spark 雅虎开源CaffeOnSpark：基于Hadoop/Spark的分布式深度学...
...：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...
...钟进阶教程 Linux工具快速教程 shell十三问 Shell编程范例 Hadoop hadoop权威指南 Python 用Python做科学计算 Python3.3官方教程中文版 Google Python风格指南 中文版 深入Python3 Python官方文档中文版 Python最佳实践指南 Caffe2-Python API Wechat 微信...
...） 1、负责分布式算法和流式算法的研发和优化；2、负责Hadoop生态和Spark生态各个平台的部署，升级和维护；3、与各个业务部门一起实现数据的统一管理和部署；4、协助搜索、推荐项目组实现算法的分布式化和流式化，保证系...
...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...
...了Impala。 Impala是查询引擎，提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。 接下来，测试： 性能测试： 这里使用的impala性能测试工具，是很出名的impala-tpcds-kit ，Github上开源的地址https://github.com/clouder...
...pReduce 是一件非常疯狂的事。一个可行的方式是我们利用 Hadoop 的 MapReduce 或者 Spark 的。Hadoop 的操作可能会慢一点，因为它每次操作之后都会发生磁盘读写操作（所以现在几乎没有人使用它），但是 Spark 所有的计算都是发生在内...
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
dreambei
