spark的特性SEARCH AGGREGATION
回答:spring之所以崛起是因為它有著最重要的特性-IOC！IOC:即Inversion of control，意為控制反轉，原本兩個互相依賴的類，需要通過new對象的方式，然后提供方法調用，這樣類中會出現大量的new（比如類中有十個方法，每個方法都要new一次），這個對象創建的方式是開發者自己主觀控制的，而引入了IOC之后，通過依賴注入（DI，IOC的主要實現方式）需要依賴的類，然后會在運行使用的時...
enrecul101
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回答:Hadoop生態Apache?Hadoop?項目開發了用于可靠，可擴展的分布式計算的開源軟件。Apache Hadoop軟件庫是一個框架，該框架允許使用簡單的編程模型跨計算機集群對大型數據集進行分布式處理。 它旨在從單個服務器擴展到數千臺機器，每臺機器都提供本地計算和存儲。 庫本身不是設計用來依靠硬件來提供高可用性，而是設計為在應用程序層檢測和處理故障，因此可以在計算機集群的頂部提供高可用性服務，...
娣辯孩
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回答:大家好，我是LakeShen作為一個軟件開發工程師，我從事的方向主要是大數據方向，結合我的工作經驗，我個人認為，Spark不會完全取代Hadoop，Hadoop還有很多其他方面的大數據組件，這些組件是Spark所沒有的，同時，Flink在未來的發展，會作為實時計算方面的一種發展趨勢。下面來說一下我個人的看法：Flink未來的發展首先，Flink是什么？Flink一種流式處理的實時計算引擎,它消費的...
villainhr
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...、伸縮性和容錯性；不過想要享用云原生應用的種種良好特性并不是輕松的事，企業開發人員在開發業務應用的時候，還要考慮未來應用的可擴展性和容錯性，不免增加了開發的復雜度。PaaS 的出現，正是要幫助開發人員降低云...
...來創建【以后叫做轉換】而成。而正因為RDD滿足了這么多特性，所以spark把RDD叫做Resilient Distributed Datasets，中文叫做彈性分布式數據集。很多文章都是先講RDD的定義，概念，再來說RDD的特性。我覺得其實也可以倒過來，通過RDD的...
...創建【以后叫做轉換】而成。而正因為 RDD 滿足了這么多特性，所以 spark 把 RDD 叫做 Resilient Distributed Datasets，中文叫做彈性分布式數據集。很多文章都是先講 RDD 的定義，概念，再來說 RDD 的特性。我覺得其實也可以倒過來，通...
...便于接入其它機器學習框架 ?函數性: 融合函數式編程特性，自定義 psFunc，利于開發復雜算法 ?靈活性: 支持 Spark-on-Angel，Spark 無需修改內核，運行于 PS 模式之上 以下為新一代 Angel 開源平臺架構升級以及性能優勢方面的具...
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...
renweihub
Object
1275994522
