回答:MySQL是单机性能很好，基本都是内存操作，而且没有任何中间步骤。所以数据量在几千万级别一般都是直接MySQL了。hadoop是大型分布式系统，最经典的就是MapReduce的思想，特别适合处理TB以上的数据。每次处理其实内部都是分了很多步骤的，可以调度大量机器，还会对中间结果再进行汇总计算等。所以数据量小的时候就特别繁琐。但是数据量一旦起来了，优势也就来了。
李世赞
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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: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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...众号「大道至简bigdata」原文链接：优秀的数据工程师，怎么用 Spark 在 TiDB 上做 OLAP 分析 TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品，实现了一键水平伸缩，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时...
...n-Memory Cluster Computing](http://litaotao.github.io/files/spark-rd... 是怎么介绍 RDD 的。 a distributed memory abstraction that lets programmers perform in-memory computations on large clusters in a fa...
...不可能有一个新版本就更新一次，这时你想用新版本的API怎么办？看了这篇博客想必你也会有一些大胆的想法。后一篇博客会举例说明我在实际工作中相关的一个问题，以及如何利用这些源码去解决的。
...为是用户指定的 UPDATE通过SET子句，指定更新那些字段，怎么更新。 六、JavaScript中的数据集 JavaScript中数组对象的map方法也是一种集合操作。map方法将一个数组的每一个成员变换为新的成员， 并返回变换后新的集合。 var a=[1,2,3,4...
...中打开图片，查看原图哦。 1. 什么是RDD 先看下源码里是怎么描述RDD的。 Internally, each RDD is characterized by five main properties: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on othe...
...啊]，这个问题我们留到以后说，在后面我们会有一篇讲怎么调试，优化 spark app 的博文，到时候我们会继续回到这里，解答这里的问题。 2. Next 既然我们都慢慢开始深入理解 spark 的执行原理了，那下次我们就来说说 spark 的一些...
...得不好看，函数没有「return」真的充满了违和感（咦，我怎么会用违和感这种高级词汇？） 当然要换回熟悉的Python！ 接下来就爽快多了，除了map的函数传参遇到了困难（最后我恶心地用一个lambda调用普通函数搞定了），其他一...
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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