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: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...
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...
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(...
实际上,关于Hadoop及其生态系统的文章或者书籍已经汗牛充栋,在2016年大数据这个概念兴起的时候,有幸于能进入数据行业。虽然,在这2年里,并没有达到自己最初的期望,不过还是跨出了那么一步。 这里,我们简单的聊聊Hadoop及其...
实际上,关于Hadoop及其生态系统的文章或者书籍已经汗牛充栋,在2016年大数据这个概念兴起的时候,有幸于能进入数据行业。虽然,在这2年里,并没有达到自己最初的期望,不过还是跨出了那么一步。 这里,我们简单的聊聊Hadoop及其...
...) 为Spark而Mesos 我们的分析团队一直都是在传统的CDH上跑Hadoop生态。对新业务评估时决定拥抱Spark, 但CDH升级困难, Spark版本滞后, 使用起来也远比Hadoop繁琐。最后我们决定基于Mesos从头构建新的数据分析基础环境。 但是Mesos上缺乏...
...重要的问题。对于大数据,我们必须考虑数据的异常。 2 Hadoop 介绍 Hadoop是一个解决大数据问题的分布式、可伸缩的框架。Hadoop是由Doug Cutting和Mark Cafarella开发的。Hadoop是用Java编写的。它可以安装在一组商用硬件上,并且可以在...
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...