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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...doop更广泛地说还包括在其生态系统上的其他系统. 为什么使用Spark? Hadoop的MapReduce计算模型存在问题: Hadoop的MapReduce的核心是Shuffle(洗牌).在整个Shuffle的过程中,至少产生6次I/O流.基于MapReduce计算引擎通常会将结果输出到次盘上,进行...
在本文的例子中，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...
...数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。当计算结果的时候，使用的是相同的执行引擎，不依赖你正在使用哪种API或...
...据结构和正在执行的计算的更多信息。 在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。 当计算结果的时候，使用的是相同的执行引擎，不依赖你正在使用哪种API...
...taset 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。概念上来说，她和...
...少 CPU，etc。然后 Cluster Manager 会通过调度告诉客户端可以使用，然后客户端就可以把程序送到每个 Worker Node 上面去执行了。 4. Worker Node 集群中任何一个可以运行spark应用代码的节点。Worker Node就是物理节点，可以在上面启动Execut...
... 』6. 深入研究 spark 运行原理之 job, stage, task 『 Spark 』7. 使用 Spark DataFrame 进行大数据分析 『 Spark 』8. 实战案例 ｜ Spark 在金融领域的应用 ｜ 日内走势预测 『 Spark 』9. 搭建 IPython + Notebook + Spark 开发环境
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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