回答:安裝 HBase(Hadoop Database)是在 Linux 操作系統上進行大規模數據存儲和處理的一種分布式數據庫解決方案。以下是在 Linux 上安裝 HBase 的一般步驟: 步驟 1:安裝 Java 在 Linux 上安裝 HBase 需要 Java 運行時環境(JRE)或 Java 開發工具包(JDK)。您可以通過以下命令安裝 OpenJDK: 對于 Ubuntu/Debian...
回答:一、區別:1、Hbase: 基于Hadoop數據庫,是一種NoSQL數據庫;HBase表是物理表,適合存放非結構化的數據。2、hive:本身不存儲數據,通過SQL來計算和處理HDFS上的結構化數據,依賴HDFS和MapReduce;hive中的表是純邏輯表。Hbase主要解決實時數據查詢問題,Hive主要解決數據處理和計算問題,二者通常協作配合使用。二、適用場景:1、Hbase:海量明細數據的隨機...
問題描述:[hadoop@usdp01 ~]$ hbase shellSLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/usdp-srv/srv/udp/2.0.0.0/hdfs/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]...
回答:做過的項目中大多用的Bootstrap框架,我認為Bootstrap主要有以下幾個缺點:1.兼容性,不再支持IE8及更低版本;2.移動終端產品自適應在特定需求下的體驗不夠好,比如稍微復雜一點的數據表格,在屏幕比較小的情況下展現不全等;3.風格單一,用久了做出來的項目差不多都一個模式;4.比較適合于做后臺管理界面,對于多元多樣性或是特定需求的前端界面不能滿足,還是得重寫;
回答:1. 如果你對數據的讀寫要求極高,并且你的數據規模不大,也不需要長期存儲,選redis;2. 如果你的數據規模較大,對數據的讀性能要求很高,數據表的結構需要經常變,有時還需要做一些聚合查詢,選MongoDB;3. 如果你需要構造一個搜索引擎或者你想搞一個看著高大上的數據可視化平臺,并且你的數據有一定的分析價值或者你的老板是土豪,選ElasticSearch;4. 如果你需要存儲海量數據,連你自己都...
...以前采用的是多集群導入的方法,但是多集群導入有很多缺點如下: 很難保證多個任務同時完成,導致一定時間窗口內數據不一致 調度后的運行環境不一致 網絡延遲不一致 失敗重試 集群部署對業務不透明的缺點: 需要配置...
...出新的商業價值。 Hadoop的MapReduce非常強大,但其固有的缺點在于:MapReduce僅適于批處理任務,而且開發難度很大。因此HBase、Hive得到了長足的發展。 利用HBase,用戶可以在HDFS上進行隨機的數據訪問。Trafodion正是基于HBase的這種...
...出新的商業價值。 Hadoop的MapReduce非常強大,但其固有的缺點在于:MapReduce僅適于批處理任務,而且開發難度很大。因此HBase、Hive得到了長足的發展。 利用HBase,用戶可以在HDFS上進行隨機的數據訪問。Trafodion正是基于HBase的這種...
...保證所有的任務都被執行,永遠不會拒絕新的任務;同時缺點是隊列數量沒有限制,在任務執行時間無限延長的這種極端情況下會造成內存問題。 SingleThreadExecutor - 線程池大小固定為1,任務隊列無界 public static ExecutorService new...
...,好處是節點緩存元數據做查詢時不用再去獲取元數據,缺點就是元數據爆炸問題;再者就是Impala兼容Hive,元數據可以和Hive共享;同時還支持很多算子下推。Impala最好使用方式是通過Impala自己insert然后通過其自己去查,實際過...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...