回答:Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台,Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平台目前被行业使用多年,有健全的生态和大量的应用案例,同时Hadoop对硬件的要求比较低,非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的,所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容...
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: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(...
回答:hive 我感悟是这样的,hive类似于mysql和 mapreduce的结合品。1hive的语法 和mysql很像,但hive因为是依赖hdfs文件系统的,所以他有自己独有的语法体系,比如 1 建表时它有分隔符的概念,2 插入时他有覆盖的概念,3插入它不支持部分插入,只支持整体插入,4.不支持更新和删除只支持查找,在查询语法和mysql很像,但计算引擎和mysql完全不一样。所以学习hive首先...
...。 背景 最近在学习 Hadoop ,权威指南 中介绍到了 Hadoop Streaming,说 Hadoop Streaming 是 Hadoop 提供的一个编程工具,它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为 Mapper 和 Reducer 。书中分别介绍了如何使用 Ruby 和 Python 结合 Hadoop ...
...合大规模数据集上的应用。HDFS可以实现流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。 它是基于流数据模式的访问和处理超大文件。(分布式最大的好处就是其通透性,虽然分布存在不同的datanode上面,但是感觉在一台电脑...
Spark Streaming遇到问题分析 1、Spark2.0之后搞了个Structured Streaming 还没仔细了解,可参考:https://github.com/lw-lin/Coo... 2、Spark的Job与Streaming的Job有区别及Streaming Job并发控制: 先看看Spark Streaming 的 JobSet, Job,与 Spark Core 的 Jo...
... Files.readAllLines(Paths.get(D:jd.txt), StandardCharsets.UTF_8).parallelStream() //将多个流融合为一个 .flatMap(line -> Arrays.stream(line.trim().split(s))) .filter(word ...
...请根据本机环境修改) HADOOP_CMD=/app/hadoop-3.1.2/bin/hadoop STREAM_JAR_PATH=/app/hadoop-3.1.2/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.1.2.jar INPUT_FILE_PATH_1=/py/input/ OUTPUT_PATH=/output $HADOOP_C...
...QL外部数据源 Spark SQL常用聚合函数 Spark SQL JOIN 操作 Spark Streaming : Spark Streaming 简介 Spark Streaming 基本操作 Spark Streaming 整合 Flume Spark Streaming 整合 Kafka 四、Storm Storm和流处理简介 Storm核心概念详解 Storm单机环境搭建...
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...