MapReduce计算框架将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce Map阶段并行处理输入数据； Reduce阶段对Map结果进行汇总Shuffle连接Map和Reduce两个阶段 Map Task将数据写到本地磁盘； Reduce Task从每个Map Task上读取一份数据；仅适合离线批处理 具有较好的容错性和扩展性； 适合批处理任务；缺点： 启动Map/Reduce任务开销
1、lombok以前在Github上看到过lombok，但是也没有进一步了解它的作用。前几天用了一下，感觉代码清爽多了，确时觉得利用lombok可以简化代码提高开发效率的。lombok的官网为https://projectlombok.org/，官网上对它介绍如下：Project Lombok is a java library that automatically plugs into your
LangGraph 是一个构建具有 状态、多角色 应用程序的库，用于创建智能体和多智能体工作流循环、可控制性和持久性
1.impala是什么Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。2.impala优点
Impala不需要
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2023-07-24 23:10:54
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使用langgraph框架搭建一个简易agent。最近想学习一下agent相关知识，langgraph似乎挺好的，于是就来试一试。。看了官网，起核
自省机制可以显著提升 RAG 的功能，允许改正检索和生成过程中的质量问题。几篇最新的 RAG 论文都着重讨论了这一主题，但要将这些理念实际应用起来有着不小的难度。本文展示了如何利用 LangGraph 进行“流程工程化”地实施自反式 RAG。我们还提供了实施两篇引人注目的论文 —— Self-RAG 和 CRAG 中的理念的详细指导。
原创
2024-02-12 10:08:47
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在大数据计算引擎上，MapReduce和Spark是一直被拿来做比较的两个框架，尤其是作为后来者的Spark，越来越多地占据主流市场，这与Spark的性能表现优异是分不开的。那么Spark为什么能够性能表现优异，今天我们来做一个spark与mapreduce几个方面的对比。 作为Hadoop框架下的分布式计算引擎，MapReduce从一出现，就是承担着极其重要的任务的——分布式并行计算。而在早期的
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2023-09-14 08:39:40
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在上一篇文章中,我们讨论了LCEL和AgentExecutor的局限性。今天,我们将介绍一个强大的解决方案——LangGraph,它是如何通过图和状态机的概念来解决这些问题
LangGraph 与 LangChain 是现代 IT 应用领域中越来越受到关注的两个工具。它们各自提供独特的功能来处理自然语言处理和机器学习任务，同时有其自身的优缺点。在这篇博文中，我们将系统地探讨如何解决在实际应用中使用这两种工具所遇到的问题。我们将深入分析业务影响、参数设置、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展等方面。
### 背景定位
在过去的六个月中，使用 LangGraph
LangGraph背景但是如果我们不想依赖平台，而是要自己开发一个带有工作流的 AI 应用，这时最好的方法就是借助框架来完成，比如前两年比较火的 LangChain，可以做出一条后面这样的链。所以这个框架为什么叫 LangChain 也很好理解了，核心就是提供了 Chain（链）的功能。需要注意的是这条链在方向上来说是单向的，不能够向回流或者循环。不过随着 AI 逐渐深入到业务，在落地一些应用的时
流程图（Flowchart）：使用图形表示算法的思路是一种极好的方法，因为千言万语不如一张图。流程图在汇编语言和早期的BASIC语言环境中得到应用。相关的还有一种PAD图，对PASCAL或C语言都极适用。动态图（activity diagram，活动图）是阐明了业务用例实现的工作流程。联系：活动图是UML用于对系统的动态行为建模的另一种常用工具，它描述活动的顺序，展现从一个活动到另一个活动的控制流
1 Visual Studio的调试技巧VS调试器是一功能非常强大的调试工具。使用调试器，可以中断程序的执行以检测代码逻辑的正确性，计算和编辑程序过程中的变量。在使用VS调试代码的过程中，多使用VS提供的快捷键，减少鼠标移动时间，提高调试的效率。 1.1 常用快捷键：F5执行到下一个断点Shift + F5停止调试Ctrl + F7编译单个文件Ctrl + Break取消(编译\调试)F9添加删除
LangGraph作为一个强大的图结构程序设计工具，提供了许多高级特性来支持复杂的AI应用开发。本文将深入探讨Lang
在人工智能领域，LangChain和LangGraph的集成解决方案正日益成为开发者和企业关注的焦点。这两者分别为构建语言模型应用和可视化工作流提供了强大的基础，使得数据工程师和开发者能够构建灵活且高效的系统。然而，这样的复杂系统也带来了数据保护和恢复的挑战。本文将分享我的梳理过程，旨在提供一套全面的备份和恢复方案，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析以及验证方法。
### 备
可以看到搜索工具，基于代理的搜索和常规搜索代码量确实有差距，代理搜索更加简洁和高效，且无需进行过多内容的过滤。
原创
2024-08-01 16:31:48
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LangGraph组件其实就是把链式的Agent执行过程，通过graph形式构造出来并执行，具体怎么执行，调用了哪些函数，建议手动debug一次，看看执行流程。
原创
精选
2024-08-01 16:33:13
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i = 0 # 控制循环轮次bot = Agent(prompt) # 初始化i += 1result = bot(next_prompt) # 每次将执行的结果，作为下一次提示词返回
原创
2024-08-01 16:34:12
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Hadoop与MapReduce是大数据领域中非常重要的两个概念，通过它们可以处理分布式的大规模数据，并进行并行计算。在本文中，我将介绍如何使用Hadoop和MapReduce来处理数据，同时给出相应的代码示例。
### Hadoop与MapReduce工作流程
首先，让我们来看一下Hadoop与MapReduce的工作流程:
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-28 11:02:32
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定义：hadoop是一个分布式计算+分布式文件系统，前者其实就是MapReduce，后者是HDFS。后者可以独立运行，前者可以选择性使用，也可以不使用。hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。hbase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上，是一个分布式的、面向列的开源数据库。 特点：hive把数据文件加载进来作为一个hive表（或者外部表），它支持类似sql
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2023-09-15 17:54:58
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HBase API操作MapReduce通过HBase的相关JavaAPI，我们可以实现伴随HBase操作的变量的导入（1）执行环境变量的导入（临时生效，在命令行执行下述操作）$ export HBASE_H
原创
2022-09-15 19:46:01
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