一、对于数据倾斜的发生一般都是一个key对应的数据过大，而导致Task执行过慢，或者内存溢出（OOM），一般是发生在shuffle的时候，比如reduceByKey，groupByKey，sortByKey等，容易产生数据倾斜。那么针对数据倾斜我们如何解决呢？我们可以首先观看log日志，以为log日志报错的时候会提示在哪些行，然后就去检查发生shuffle的地方，这些地方比较容易发生数据倾斜。其次
随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
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2024-05-12 16:56:48
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显卡调研一，公版 显卡1080TTi，1080，1070Ti，1070主要参数介绍型号GTX1080TiGTX1080GTX1070TiGTX1070核心代号GP102GP104GP104GP104核心架构PsacalPsacalPsacalPsacal制程工艺16nm16nm16nm16nm晶体管数量120亿72亿72亿72亿核心面积471mm*2314mm*2314mm*2314mm*2CUD
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2024-05-02 11:42:46
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显卡种类繁多，网络上也找不到详细的参数介绍，搜集了多方资料总结出这个表格。
显卡的好坏顺序：
G73-B1 <G70<G86<G84<G71<G96<G94<G80<G92<GT200<GTX280<GT300<GTX350
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2024-05-04 18:02:30
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# 大数据YARN使用GPU实现流程
## 流程图
```mermaid
graph TD;
A(准备GPU环境) --> B(配置YARN资源)
B --> C(编写应用程序)
C --> D(提交应用程序)
D --> E(监控应用程序)
```
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 | 代码示例 | 说明 |
| --- | --- | --- |
原创
2023-11-25 13:15:08
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在这个大数据世界中，并行处理或并行计算是对传入系统的大数据进行更快处理和计算的解决方案。尽管在大多数情况下，多核 CPU 用于并行处理，但当涉及到大规模并行处理时，基于 CPU 的算法或基于多核 CPU 的算法速度不够快，无法在合理的时间内给出解决方案。这产生了最初用于游戏目的、图形和图像处理等的 GPU。此外，DPU（数据处理单元）的概念通过使用多个 CPU 和多个 GPU 在非常短的时间内进行
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2023-07-25 22:20:21
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文章目录组机缘由：深度学习需要什么样的GPU？NVIDIA 部分GPU的技术参数：如何选择：最终决定的配置：装机装机后的感想CUDA10还是CUDA9，Python3.6还是3.7？最终的深度学习环境TensorRT 5推理加速引擎卸载cuda参考 组机缘由：最近两次实习的工作内容，都与大数据关联不大，所积累的一些本就学得不深的知识便忘得不少。 深度学习和大数据都很感兴趣，考虑到毕设是深度学习项
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2024-05-10 14:48:28
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NVIDIA英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL4NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-gather, reduce, broadcast）库，Nvidia做了很多优化，以在PCIe、Nvlink、InfiniBand上实现较高
很多人在选购笔记本时，都逃不过笔记本电脑什么配置好这个问题。其实要看配置，用户首先需要了解基本的配置知识，比如显卡、CPU、内存等等。然后评估自己的使用需求(从类型上区分，可以分为轻薄笔记本电脑、游戏笔记本电脑等等)再根据不同的需求挑选合适处理器和显卡等配置。首先我们来了解一下基本的笔记本配置知识：1、CPU英特尔是全球第一大电脑CPU芯片商，稳定性兼容性最强。一般来说，最新一代的处理器总是性能更
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2024-09-06 10:14:35
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在人们考虑大数据时，人们留意到了“大”这一个字，可是在投建基础架构时，人们还应当留意“分布式”。实际上，大数据的应用程序需要处理大量信息，并且在出自弹性的考虑将数据拷贝到多个部位时，信息的规模变得越来越大。可是，大数据的最关键属性并非在于它的规模，而在于它将大作业切分成很多小作业的能力，它才能将解决一两个任务的资源细化到好几个位置变成并行处理。在将大规模和分布式架构组合合为一体时，人们就能发觉大数
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2024-08-01 16:16:58
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在工作中我们针对大数据的任务，最头疼的就是运行参数的配置，OOM等问题层出不穷，而且很多人都不是很清楚资源到底该怎么决定，下面我给大家说一下在当今凡是大数据的项目，数据集群核心都是hadoop+hive，但是我们往常在项目建设的时候，不可能直接使用原生的东西，不同的厂商都会将这些原生的东西包装成自己的产品，换一个名字，但是其实万变不离其中，无论它怎么变，它底层仍然是使用的这些原生的技术，所以无论是
目录显卡核心芯片厂商显卡芯片显示芯片系列制作工艺核心代号核心频率CUDA核心显存规格显存频率显存类型显存容量显存位宽最大分辨率显卡接口接口类型I/O接口电源接口其他参数显卡类型散热方式3D API支持HDCP最大功耗建议电源其他特点AMD显卡命名规则英伟达显卡命名规则显卡核心芯片厂商制作显卡的核心芯片的厂商。主要有NVIDIA阵营和AMD阵营。显卡芯片显示芯片是显卡的核心芯片，它的性能好坏直接决定
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2024-03-15 20:22:46
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显卡的香气 新显卡出世了，就在前几天。可以说是万众期待下，老黄发布了消费级（民用级）显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI，作为“大多数人”，不得不说在发布会即将结束的那一刻，真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊，毕竟价格摆在那里，RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多，Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。好了，先不论价格，来简单看下其参
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2024-08-21 09:42:09
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1. 说明 本文并非介绍某个成熟算法或者工具，只是个人的一点感悟，写得可能不正确，不全面，希望能给大家带来一些启发，也欢迎各位回复讨论。2. 特征工程 大数据相关的工作可简要地归纳为：模型部分和数据部分，在模型部分，目前大家的做法主要是拿现成的模型来用，对其做内部修改或重写的很少，主要工作在选型和调参。 相对来说，对数据部分做的工作更多，在比赛中数据都是固定的，且很多时候数据已脱敏，特征工程能做
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2024-05-19 20:55:07
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上一讲，我们从流程上介绍了数据挖掘，而在整个数据挖掘实施的流程中，数据挖掘算法可能是我们的算法工程师最关注的环节。在常见的数据挖掘过程中，通常会用到什么类型的算法，不同的算法又应对什么样的问题？在实际工作中遇到的问题，该如何转化成算法可解决的问题呢？带着这些疑问，让我们开始这节课吧。数据挖掘算法有什么特色首先我们来看一下“算法”的定义：算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚指定的简单指令的集合。如
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2023-11-24 10:55:24
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1. CPU 与 GPUCPU与GPU的不同设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：图片来自nVidia CUDA
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2024-04-24 10:13:53
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大数据的主要特点：4V数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据价值大密度低（Value）大数据处理分类：· 复杂的批量数据处理（batch dataprocessing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。MapReduce· &nb
大数据集群快速安装教程俗话说：”工欲善其事，必先利其器“。这里推荐一个快速搭建大数据集群的工具。如果是刚刚接触大数据新人，建议还是自己亲自动手配置下。github地址：https://github.com/yiluohan1234/vagrant_bigdata_cluster一、简介vagrant_bigdata_cluster 是一个利用 VirtualBox 虚拟机快速搭建大数据集群的工具。
01 ChatGPT背后的基础设施：AI计算集群早在2019年向 OpenAI 投资10亿美元的时候起，微软就同意为这家 AI 初创企业构建一台大型超级计算机。近期，微软在官博上连发两文，亲自解密了这台超级昂贵的超级计算机以及Azure的重磅升级。负责云计算和AI业务的微软副总裁 Scott Guthrie 表示，微软在这个项目上花费了数亿美元，将数以万计的 Nvidia A100 GPU 和 A
保证所选购的服务器具有优秀的可扩展性原则。因为服务器是所有系统处理的核心，要求具有大数据吞吐速率，包括：I/O速率和网络通讯速率，而且服务器需要能够处理一定时期的业务发展所带来的数据量，需要服务器能够在相应时间对其自身根据业务发展的需要进行相应的升级，如：CPU型号升级、内存扩大、硬盘扩大、更换网卡、增加终端数目、挂接磁盘阵列或与其他服务器组成对集中数据的并发访问的集群系统等。这都需要所选购的服务
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2023-10-26 08:36:33
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