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云计算与分布式系统从并行处理到物联网

Greenplum

数据仓库(UDW Greenplum)是大规模并行处理数据仓库产品,基于开源的Greenplum开发的大规模并发、完全托管的PB级数据仓库服务。UDW可以通过SQL让数据分析更简单、高效,为互联网、物联网、金融、电信等行业提供丰富的业务分析...

云计算与分布式系统从并行处理到物联网问答精选

当云计算与物联网结合,会爆发出怎样的力量?

回答:云计算是物联网发展基石以NB-IoT和LoRa为核心的低功耗广域网无线连接规模日益扩大,并在5G开启冲刺时期,大连接将掀起新一轮的信息科技变革,即一个万物互联时代即将到来。但万物互联后最终透过云端实现跨行业和跨设备互联互通,各种设备所收集到的数据经过云端处理,对数据的利用,将会催生众多新的商业模式。换一句话说,万物互联在于通信技术发展,而万物智能在于数据处理,使得各种设备具有感知能力,云端作为数据...

lewif | 489人阅读

搭建私有云平台:Hadoop还是选择OpenStack?

回答:首先建议题主描述清楚应用场景,否则别人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的纠结而言,支撑数据分析用前者,做资源管理用后者。=================补充=============题主的需求,实质是搭建一个IoT实时大数据平台,而不是一般意义的私有云。IoTa大数据平台除了数据采集和结果反馈,其余部分和一般的大数据平台相差不多。OpenStack长于管理VM资源管理...

MonoLog | 1020人阅读

hadoop任务,给定数据量和处理逻辑(Sql、UDF等),如何预估计算时间与资源?有没有实际案例?

回答:首先明确下定义:计算时间是指计算机实际执行的时间,不是人等待的时间,因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题,讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI,以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的,每个stage下有很多个task,task 的...

silenceboy | 1023人阅读

分布式处理、分布式存储方面新的研究方向有哪些?

回答:分布式处理,分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标,但是专业指标是CAP指标,可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中,没有一种设计可以同时满足一致性,可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统,必须在架构上充分考虑上述指标。分布式系统设计中,BASE理论作为CAP理论的折中或延伸,在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可...

lolomaco | 1168人阅读

如何评价Linux之父Linus认为并行计算基本上就是浪费大家的时间?

回答:原文:并行计算有什么好的?硬件的性能无法永远提升,当前的趋势实际上趋于降低功耗。那么推广并行技术这个灵丹妙药又有什么好处呢?我们已经知道适当的乱序CPU是必要的,因为人们需要合理的性能,并且乱序执行已被证明比顺序执行效率更高。推崇所谓的并行极大地浪费了大家的时间。并行更高效的高大上理念纯粹是扯淡。大容量缓存可以提高效率。在一些没有附带缓存的微内核上搞并行毫无意义,除非是针对大量的规则运算(比如图形...

Shihira | 557人阅读

Linux云计算与网络运维是什么关系?

回答:云计算商业模式就是要实现IT即服务,无论是对外还是在企业内部,IT自服务的需求越来越明显。另一方面,超大规模的数据中心急需一个有效的挂历方式来降低运营成本。在云计算技术体系架构中,运维管理提供IaaS层、PaaS层、SaaS层资源的全生命周期的运维管理,实现物理资源、虚拟资源的统一管理,提供资源管理、统计、监控调度、服务掌控等端到端的综合管理能力。云运维管理与当前传统IT运维管理的不同表现为:集中...

kyanag | 580人阅读

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