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
转载
2024-05-12 16:56:48
138阅读
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
# 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
143阅读
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
转载
2023-07-25 22:20:21
165阅读
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
转载
2024-05-10 14:48:28
413阅读
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
转载
2024-08-01 16:16:58
43阅读
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
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
转载
2024-08-21 09:42:09
159阅读
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
转载
2024-05-19 20:55:07
17阅读
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
转载
2023-10-26 08:36:33
96阅读
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
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。
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
SQL数据库可以追溯到20世纪70年代，自20世纪80年代以来一直是ANSI标准，但这并不意味着该技术仍处于静止状态。它仍然在变化，并且是GPU加速数据库的其中一种方式。图形处理器（英语：graphics processing unit，缩写：GPU），又称显示核心，视觉处理器，显示晶片或绘图晶片，是一种专门在个人电脑，工作站，游戏机和一些行动装置（如平板电脑，智慧型手机等）上执行绘图运算工作的微
转载
2024-05-15 13:17:53
198阅读
一、前言GPU集群的高性能主要归功于其大规模并行多核结构、多线程浮点算术中的高吞吐量，以及使用大型片上缓存显著减少了大量数据移动的时间。我们可以这样说：GPU集群比传统的CPU集群具有更好的成本效益。GPU集群不仅在速度性能上有巨大飞跃，而且显著降低了对空间、能源和冷却的要求。基于GPU的并行集群系统的各类产品遍布我国的生产，生活。本文将介绍GPU的并行集群的技术和其在我国的发展状况。二、GPU集
转载
2024-04-27 18:38:46
137阅读
最近在空闲的时候经常逛逛国外网站，了解了解新技术。而在PostGIS社区中看到了PostGIS VS GPU的一篇文章。 作者也是看到了一篇利用GPU做空间数据连接的文章，感觉也很有趣，看了后自己也搭了环境跑了一通，过程也挺艰难的。 随着人工
大家都知道，大数据最重要的是分析，只有通过分析才能获取智能的、深入的、有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是复杂的，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?1.可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对
转载
2023-12-28 06:14:30
12阅读
最近服务器时不时的会卡死，后来通过日志分析，发现在卡死的时候有进行excel导出的操作，于是kill掉进程重启后自己手动尝试了下，发现导出的数据量超过三万条时cpu的使用率竟然高达600%（服务器8核8G，tomcat原始配置的环境），然后这种状况持续个一分钟左右后tomcat就会卡死。 问题
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。当然，它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维（unix-minded）的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确
转载
2024-10-17 11:38:20
67阅读
一、大数据是什么?大数据，big data，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。这句话至少传递两种信息：关注作者其他文章有大数据学习视频资料1、大数据是海量的数据2、大数据处理无捷径，对分析处理技术提出了更高的要求二、大数据的处理流程下图是数据处理流程：零基础到项目实战欢迎加入722680258 1、底层
