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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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:软件产品架构是不断迭代演化的，从单体服务架构发展到现在的服务化、微服务的架构。单体架构单体架构就是所有的业务模块都是耦合在一个项目中，开发、部署都在一起；如果其中一个模块需要上线升级，那么所有模块都要一起启停；在早期，单体架构的项目团队成员需要是全栈，因为前端、后端、数据库都是一波人负责，后来开始进行了逻辑分层，团队也分成了前端 UI 团队、后端和 DBA 团队，每个团队都有自己负责的职责。然而随...
khs1994
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...OUP: internal即可, 非常方便。这样最终的形态就变成如下的架构: (部署架构) 在小范围的服务迁移测试稳定之后, 团队陆续将一些其他服务迁移过来, 也释放了一些服务器资源, 将这些空闲的服务器也重新回收纳入到我们的Mesos集群...
...389 Fork，也吸引了许多业界工程师对分布式机器学习平台架构的优化与算法性能的提升展开了深入的讨论与交流。 Github 上，其他团队的研发人员与 Angel 开发团队就问题进行探讨 这并不是 Angel 的首次亮相，去年 5 月，面向高维...
... 通过本案例说明，如何在DCOS上从头开始设计一个微服务架构的应用，在获得弹性扩展、高可用的特性下，如何进行服务发现 在线会议系统 通过本案例说明，如何改造原有的互联网应用上云，以及借助容器的快速部署特性，架...
...文件，较少维护工作 读取速度很快 存储效率很高 缺点 架构混乱 迭代困难 我们把上面讲的架构设计都反应在一张图中，如下图： 3） 杂乱的数据管道 随着 spark jobs 数量的增加，数据管道变得杂乱无章，所以有很多的事情需...
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...
一、活动亮点：全球31个节点覆盖 + 线路升级，跨境业务福音！爆款云主机0.5折起：香港、海外多节点...
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，...
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