回答:spring之所以崛起是因为它有着最重要的特性-IOC！IOC:即Inversion of control，意为控制反转，原本两个互相依赖的类，需要通过new对象的方式，然后提供方法调用，这样类中会出现大量的new（比如类中有十个方法，每个方法都要new一次），这个对象创建的方式是开发者自己主观控制的，而引入了IOC之后，通过依赖注入（DI，IOC的主要实现方式）需要依赖的类，然后会在运行使用的时...
enrecul101
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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
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回答:大家好，我是LakeShen作为一个软件开发工程师，我从事的方向主要是大数据方向，结合我的工作经验，我个人认为，Spark不会完全取代Hadoop，Hadoop还有很多其他方面的大数据组件，这些组件是Spark所没有的，同时，Flink在未来的发展，会作为实时计算方面的一种发展趋势。下面来说一下我个人的看法：Flink未来的发展首先，Flink是什么？Flink一种流式处理的实时计算引擎,它消费的...
villainhr
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...、伸缩性和容错性；不过想要享用云原生应用的种种良好特性并不是轻松的事，企业开发人员在开发业务应用的时候，还要考虑未来应用的可扩展性和容错性，不免增加了开发的复杂度。PaaS 的出现，正是要帮助开发人员降低云...
...来创建【以后叫做转换】而成。而正因为RDD满足了这么多特性，所以spark把RDD叫做Resilient Distributed Datasets，中文叫做弹性分布式数据集。很多文章都是先讲RDD的定义，概念，再来说RDD的特性。我觉得其实也可以倒过来，通过RDD的...
...创建【以后叫做转换】而成。而正因为 RDD 满足了这么多特性，所以 spark 把 RDD 叫做 Resilient Distributed Datasets，中文叫做弹性分布式数据集。很多文章都是先讲 RDD 的定义，概念，再来说 RDD 的特性。我觉得其实也可以倒过来，通...
...便于接入其它机器学习框架 函数性: 融合函数式编程特性，自定义 psFunc，利于开发复杂算法 灵活性: 支持 Spark-on-Angel，Spark 无需修改内核，运行于 PS 模式之上 以下为新一代 Angel 开源平台架构升级以及性能优势方面的具...
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...
renweihub
Object
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