相关概念与术语 ? Application:指用户编写的Spark应用程序,其中包括一个Driver功能的 代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码; ? Driver: Spark中的Driver(包含Application的main函数)创建 SparkContext对象,准备Spark应用程序的运行环境,SparkContext负责与 ClusterManager通信,进行资源申请、任务的分配和监控等; ? Executor: Application运行在worker节点上的一个进程,该进程负责运行 一些Task, 并且负责将数据存到内存或磁盘上,每个Application都有各 自独立的一批Executor;
Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP 实验室)所开发的类Hadoop MapReduce的通用并行框架;可用来构建 大型的、低延迟的数据分析应用程序。
MapReduce的具体应用 基本思路: ? 在map阶段, 把关键字 作为key输出,并在 value中标记出数据是 来自data1还是data2; 在shuffle阶段会自然按 key分组; ? reduce阶段,判断每一 个value是来自data1还 是data2,在内部分成2 组,做集合的乘积。
Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构 ? Master:是整个集群的唯一的全局管理者,功能包括:作业管理、状 态监控和任务调度等,即MapReduce中的JobTracker。 ? Slave:负责任务的执行和任务状态的回报,即MapReduce中的 TaskTracker。
并行计算(Parallel Computing)或称平行计算是相对于串行计算来说的。 它是一种一次可执行多个指令的计算,目的是提高计算速度,以及通 过扩大问题求解规模,解决大型而复杂的计算问题。
Hive中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属 性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 由于Hive的元数据 需要不断的更新、修改,而HDFS系统中的文件是多读少改的, 这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据 存储在数据库中,如Mysql、Derby中。我们可以通过修改Hive 的配置文件以修改元数据的存储方式。
Hbase安装 ? 1 Hbase的三种运行模式:单机模式、伪分布模式、分 布式模式。 ? 单机模式可以不依赖于HDFS; ? 伪分布模式和分布式模式需要HDFS支持。 ? 一般安装Hadoop过程中并没有安装Zookeeper, Hbase等,只是安装了HDFS和MapReduce等核心组件, Zookeeper需单独安装。 ? 2 下载Hbase的安装包; ? 3 解压Hbase安装包到某个文件夹中,例如/usr/local; ? 4 把文件夹下的/bin添加到path中,例如/usr/local/path;
采用了很多数据库的实现策略。但并不支持完整的 关系型数据模型;而是为客户端提供了一种简单的 数据模型,客户端可以动态地控制数据的布局和格 式,并且利用底层数据存储的局部性特征。 ? 将数据看成无意义的字节串,客户端需要将结构化 和非结构化数据串行化再存入Bigtable
没有账户,需要注册
包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后,北大也不甘示弱,推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的,而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的,所以总体上内容更加专业、全面和深入,尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化,可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市,秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念,运用 CIM 平台+免接口数据集成技术,打造城市大脑, 推行网络理政。通过接入市、区(市)县两级部门信息系统,融合政 府、企业和社会数据,以网络理政为城市大脑中枢,构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系,提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测,但实际应用中可能存在的复杂工况条件,如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论,未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位,为了研究这一问题,本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证,可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化,共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势,克服挑战,构建面向未来的智能化安全运营体系,以应对日益复杂的网络安全威胁,保障数字化转型的顺利进行。
英伟达(NVIDIA)自1993年创立以来,以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后,公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构,突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域,为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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