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(...
...段我们为什么选择了 Flink。在这个部分,主要是 Flink 与 Spark 的 structured streaming 的一些对比和选择 Flink 的原因。 第三个就是比较重点的内容,Flink 在有赞的实践。这其中包括了我们在使用 Flink 的过程中碰到的一些坑,也有一些...
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...行更新。 python train.py --task_index=2 思考 分布式TensorFlow与Spark对比: 分布式的级别不同:TensorFlow的Tensor、Variable和Op不是分布式的,分布式执行的是subgraph. Spark的op和变量都是构建在RDD上,RDD本身是分布式的。 异步训练:TensorFlow...
原文链接:『 Spark 』5. 这些年,你不能错过的 spark 学习资源 写在前面 本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 + 对参考文章中的一些理解 + 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理...
Spark Spark 背景 什么是 Spark 官网:http://spark.apache.org Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。目前,Spark...
...例子中,你将使用 Kubernetes 和 Docker 创建一个功能型Apache Spark集群。 你将使用Spark standalone模式 安装一个 Spark master服务和一组Spark workers。 对于已熟悉这部分内容的读者,可以直接跳到 tl;dr 章节。 源代码 Docker 镜像主要基于 https...
原文链接:『 Spark 』1. spark 简介 写在前面 本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 + 对参考文章中的一些理解 + 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录,并...
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...