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: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: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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...install -r requirements.txt python manage.py 主页：http://127.0.0.1:5000脚本页面：http://127.0.0.1:5000/script单sql页面：http://127.0.0.1:5000/sql 【注意：1、下载apache spark文件配置manage.py中的SPARK_HOME路径。2、data.csv是放到...
...： 典型的 PyData 机器学习数据管道设计，通过 Python 脚本完成链接（通常是单线程） 模型的优点 低门槛 快速部署 模型的缺点 可扩展性差 对于机器学习可扩展性差问题的解释，可以查看这篇文章，有非常详细的解释。...
...编写 Spark 任务时都是封装为一个 Jar 包，然后采用 Shell 脚本形式传入所需参数执行，考虑到本次判断条件逻辑复杂，只用 Shell 脚本完成不利于开发测试，所以调研使用了 Python 和 Java 分别调用 Spark 脚本的方法。 使用版本为 Pytho...
...编写 Spark 任务时都是封装为一个 Jar 包，然后采用 Shell 脚本形式传入所需参数执行，考虑到本次判断条件逻辑复杂，只用 Shell 脚本完成不利于开发测试，所以调研使用了 Python 和 Java 分别调用 Spark 脚本的方法。 使用版本为 Pytho...
...通过手动的启动master和worker，也可以通过spark提供的启动脚本来启动。独立部署也可以通过运行在一个机器上，进行测试。 为了安装你需要放置一个编译好的spark版本到每个机器上。 启动集群有两种方式，一种是手动启动，另...
...晚上2点触发，要根据不同的环境需要来进行选择。 发布脚本中，通过调用数人云 Rest API 获取认证 token, 以应用的形式发布到数人云平台。这里用curl命令发布应用。也可以用 python、shell 等脚本调用 API 发布应用，我们也推荐这样...
...于管理Mesos集群我们碰到以下几个痛点: 没有自动化运维脚本。新增、删除节点、变更配置均需要手工介入。 没有直观的可视化图表来查看各项运行指标。Mesos自带的界面相对比较简单,体验不佳。 没有集中的日志管理。 安装一...
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...
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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