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: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（...
ctriptech
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回答:可以自行在某些节点上尝试安装 Spark 2.x，手动修改相应 Spark 配置文件，进行使用测试，不安装 USDP 自带的 Spark 3.0.1
316750094
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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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...e的区别： mapreduce通常将中间结果放在hdfs上，spark是基于内存并行大数据框架，中间结果放在内存，对于迭代数据spark效率更高，mapreduce总是消耗大量时间排序，而有些场景不需要排序，spark可以避免不必要的排序所带来的开销...
...ivotal Greenplum 2、Tableau 可实时连接到数据源，或将其调入内存。在快速交互式查询分析时，实时连接作用很大。但由于内存式分析，对硬件要求较高，数据量较大时效率会比较低。3、面向业务用户的大数据自助式可视化。业务...
...布式计算.做了相应补充和修改。 [TOC] 前言 不管是网络、内存、还是存储的分布式，它们最终目的都是为了实现计算的分布式：数据在各个计算机节点上流动，同时各个计算机节点都能以某种方式访问共享数据，最终分布式计算...
...的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个任务都有各自独立的 Executor。Executor 是一个执行 Task 的容器。它的主要职责是： 初始化程序要执行的上下文 SparkEnv，解决应用程序需要运行时的 jar...
...基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据（包括缓存和高效处理）。合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来。 在这篇文章中，我们...
...示：使用非序列化的方式将RDD中的数据全部尝试持久化到内存中。 此时再对rdd1执行两次算子操作时，只有在第一次执行map算子时，才会将这个rdd1从源头处计算一次。 第二次执行reduce算子时，就会直接从内存中提取数据进行计...
...意：（spark 运行任务后才有监控数据）（1） 最大可使用内存 监控 Spark 集群中最大可使用的内存纵轴表示内存容量，单位MB横轴表示时间,单位分钟（2）已使用的内存 监控 Spark 集群中已经使用的内存纵轴表示内存容量，单位MB...
...含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件...
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...
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