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
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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
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回答:使用SQL处理数据时，数据会在数据库内直接进行处理，而且sql处理本身可以对sql语句做优化，按照最优的策略自动执行。使用Java处理时，需要把数据从数据库读入到Java程序内存，其中有网络处理和数据封装的操作，数据量比较大时，有一定的延迟，所以相对来说数据处理就慢一些。当然，这个只是大体示意图，实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同，有各自适合的业务领域，需要根据实际情况选用合适的方式。
stefanieliang
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回答:我是做JAVA后台开发的，目前为止最多处理过每天600万左右的数据！数据不算特别多，但是也算是经历过焦头烂额，下面浅谈下自己和团队怎么做的？后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据，因为每天的数据量较大，且分布不均，使用十分钟推送一次报文的方式，使用batch框架进行数据落地，把落地成功的数据某个字段返回给调用端，让调用端验证是否已经全部落地成功的，保证数据的一致性！核心处理:使用了spr...
李增田
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回答:根据我一位非常权威的教授操作系统的老师说：从专业性地眼光来看，windows系统没有Liunx系统更符合操作系统的定义。这句话的意思就是Windows系统更适合普通用户使用，因为它良好的人机交互（图形化界面），而Liunx系统是计算机专业人士经常使用的。而在我看来原因也无非这点，另外我个人还总结了两点：计算机专业的学生的从业方向更多偏向于服务器端开发、系统运维。这些职业都是非常需要程序员对更常用来...
Backache
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...点集群和多核 CPU 节点。 MPI 基于分布式内存系统和并行处理的概念 进程间通信通过使用信息传递和大量通信 API 库 2.2 GPU上的并行编程 对于低级的通用 GPU 编程，最流行的是 CUDA 和 OpenCL。大致思路是 以网格形式对处理过程进...
...是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop的发行版除了社...
...制约大数据处理能力的几个问题a、网络带宽网络是联接计算机的纽带，这个纽带当然越宽越好，这样可以在计算机资源许可的情况下，在单位时间内传输更多的数据，让计算机处理更多的数据。现在企业网络中，普遍采用的多...
...，整个安防平台呈现出数据量超大、数据类型多样、数据处理逻辑复杂、数据清洗、数据共享、数据挖掘难度高等处理难题，对安防厂商提出了巨大的挑战。其中主要表现在智能交通行业领域中海量的交通流信息和卡口过车抓拍...
...用边缘计算?即将到来的数据传输增长背后的主导力量是计算机之间的通信和物联网设备增加的结果。由于各种各样的传感器和处理器可以创造和传输大量的信息，而且人工智能，增强现实，无人驾驶，以及自动化交通系统的投...
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...行扩展横向扩展数量，从这方面来看，扩展性较差，并行处理能力有限的RISC架构已经不能代表未来的企业架构。 而以英特尔为代表的X86处理器天生就是为大数据应用而生，Oracle推出的Exadata数据仓库服务器采用了英特尔至强(...
...行扩展横向扩展数量，从这方面来看，扩展性较差，并行处理能力有限的RISC架构已经不能代表未来的企业架构。 而以英特尔为代表的X86处理器天生就是为大数据应用而生，Oracle推出的Exadata数据仓库服务器采用了英特尔至强(...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
马永翠
