回答:Spark Shark |即Hive onSparka.在实现上是把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，Shark获取HDFS上的数据和文件夹放到Spark上运算.b.它的最大特性就是快以及与Hive完全兼容c.Shark使用了Hive的API来实现queryparsing和logic plan generation,最后的Physical...
liaoyg8023
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回答:MySQL是单机性能很好，基本都是内存操作，而且没有任何中间步骤。所以数据量在几千万级别一般都是直接MySQL了。hadoop是大型分布式系统，最经典的就是MapReduce的思想，特别适合处理TB以上的数据。每次处理其实内部都是分了很多步骤的，可以调度大量机器，还会对中间结果再进行汇总计算等。所以数据量小的时候就特别繁琐。但是数据量一旦起来了，优势也就来了。
李世赞
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回答:这个非常简单，expect是Linux的一个自动化交互工具，可以让shell命令无需人为干预自动进行交互式通讯，其核心是根据设定好的匹配规则，执行相应匹配动作，以完成人机自动化交互，下面我简单介绍一下expect这个工具的安装和使用：1.首先，安装expect，这个直接在终端输入安装命令yum install -y expect就行，如下，很快就能安装成功：安装完成后，我们可以输入命令wherei...
chengjianhua
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回答:商业智能BI 分析报表查询慢，这是商业智能BI分析领域的一个常态。实际上，我们了解一下其中的原理，大概就能理解慢的原因，以及以后如何优化的一个方向。数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台 大部分的商业智能BI工具都是基于B/S 架构的。B指的就是Browser 浏览器，S 指的就是 Server 服务器。每一次来自浏览器的点击，都是通过HTTP协议像服务器发送一次 Request 请求...
X_AirDu
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...级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。 通用 Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQ...
...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，数据平台是直接面对数据开发者的，包括几部分的功能，数...
...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，数据平台是直接面对数据开发者的，包括几部分的功能，数...
...可以直接安装Pig并开始使用它。Pig提供了Grunt shell来运行交互式的Pig命令。因此，任何了解Pig Latin的人都可以享受HDFS和MapReduce的好处，而不需要了解Java或Python等高级编程语言。 相关链接 http://pig.apache.org/docs/ https://en.wikipedia.o...
...，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在Scala语言中实现的，它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同，Spark和Scala能够紧密集成，其中的Scala可以像操作本...
...ame API和最新的Dataset API。Spark SQL的一种用法是直接执行SQL查询语句，你可使用最基本的SQL语法，也可以选择HiveQL语法。Spark SQL可以从已有的Hive中读取数据。 DataFrame是一种分布式数据集合，每一条数据都由几个命名字段组成。概...
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...
FreeZinG
skinner
