Hadoop的优势及组成 作者：jh940514
Hadoop的优势
1、高可靠性，因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障，因为它维护多个工作数据副本，在出现故障时可以对失败的节点重新分部处理
2、高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点
3、高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并
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2023-11-22 19:31:13
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一、Intel处理器1、级别排序赛扬（入门级）、奔腾（入门级）、酷睿（中高端市场）、至强（服务器CPU）2、酷睿CPU系列i3、i5、i7、i93、命名规则intel CORE i7 8
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2023-10-11 23:03:03
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# 实现“国产Hadoop”的完整流程
在当今数据时代，Hadoop作为一种开源的分布式计算平台，已经被广泛应用于大数据处理。然而，由于某些原因，我们可能需要实现一个“国产Hadoop”的替代方案。本文将为你详细讲解这个过程，包括每一个步骤的细节以及必要的代码示例。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-15 03:48:22
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国产cpu芯片x86架构 :海光,兆芯
arm架构 :海思,飞腾(ARMv8)
mips架构 :龙芯(loongISA)
alpha架构 :申威
PowerPC架构 :中晟宏芯龙芯2001年,计算所开始研制龙芯cpu
2010年,龙芯团队转型成立公司,进入市场化
2015年
龙芯
源于中科院
有独立的指令集
loongISA: 2008年,龙芯购买了MIPS指令(216条MIPS
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2023-09-08 19:13:19
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国产化CPU生态情况简介一、行业观点CPU 是底层硬件基础设施中的核心，当前主流芯片架构为 ARM 和 X86，均为国外主导，芯片国产化率较低。“十五”期间，国家启动发展国产 CPU 的泰山计划，863 计划也提出自主研发 CPU。2006 年核高基专项启动，国产 CPU领域迎来新一轮的国家支持，鲲鹏、飞腾、龙芯、兆芯、海光、申威等一批优质国产 CPU 厂商快速崛起。海光信息和兆芯采用 x86 架
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2023-10-02 23:11:39
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最近两年，诸如中兴和华为遇到美国制裁等各类信息安全事件的愈演愈烈，使得国家意识到必须要在国产化上加快步伐，尤其是核心器件的国产化。工信部在《2015年工业强基专项行动实施方案》指出，通过10年左右的努力，力争实现70%的核心基础零部件（元器件）、关键基础材料自主保障，部分达到国际领先水平。在国家大力支持下，截止至2020年10月份，国内已经有27万家芯片企业，2020年这一年就新增了5万多家，说是
谈到科技发展，我国在多个领域都处于领先的位置，但CPU和操作系统却一直都是短板。不过近日国产CPU率先迎来突破，搭载国产CPU的电脑发布了，这意味着国产CPU开始投入民用！据笔者了解，近日方正数码发布了几款基于龙芯CPU的电脑。其中发布的台式机与笔记本电脑搭载的是龙芯3A3000 CPU，性能和intel G2010相差无几。尽管和主流的CPU还有比较大的差距，但是基本的应用是没有问题了。搭载国产
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2023-09-06 07:00:04
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最近，龙芯3A5000成功流片，飞腾发布了D2000和S2500，兆芯KH-40000即将流片，SW3232流片成功，SW432正在时序优化和正确性验证中。由于国产CPU众多，比较是再所难免的，铁流简单做一个盘点。由于各家CPU的核心数不一样，有的64核，有的4核、8核，因而铁流就以对用户体验影响最大的单核性能为标尺进行对比。 龙芯龙芯最新一代的CPU是3A5000，这款处理器使用14/16nm工
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2023-08-12 18:07:00
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简单梳理一番国产CPU有哪些?
文档说明： 仅仅是一个记录而已；2022-10-29看到一些现象：自从国产内存出来以后 国外就没听说过发大水，火灾的事了只要国产的东西一出来，外国品牌就降价，亏本卖也要把你拖垮。这就是国外某半导体巨头的逆周期操作 。搞死国内厂家后在对外宣布库房失火等，然后疯狂涨价CPU主要有两大指令集：复杂指令集（Complex Intr
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2023-07-19 21:04:21
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国产CPU并不落后。落后的是国产知识产权体系下，CPU的生态。中国超算，尤其是天河系的出彩，来自于中国设计师团队世界范围内首次提出的异构计算，即CPU和GPU的联合工作。当然天河系列之前主要使用英特尔的芯片，后来在美国商务部限令出口后，国产申威芯片第一时间顶上，在神威·太湖之光超算上继续维护了中国超算在全世界范围内的领先地位。大家现在看到的落后，来自于用户体验差。这种差并不来自于分散的硬件，而来自
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2023-11-21 12:30:13
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关于国产CPU：龙芯、飞腾、鲲鹏、海光、申威、兆芯CPU 是计算机系统的核心和大脑n CPU，即中央处理器是计算机的运算和控制核心，其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据.CISC实际上是以增加处理器本身复杂度作为代价，去换取更高的性能；而RISC则是将复杂度交给了编译器，牺牲了程序大小和指令带宽，换取了简单和低功耗的硬件实现。近年来，CISC和RISC逐步走向合并融合，以
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2023-09-11 17:25:56
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自主可控成为了国内IT界最重要、最关键的话题，而IT界的自主可控，包括硬件、软件两大部分。而硬件部分最重要的是CPU，即让CPU实现自主可控。而要实现CPU的自主可控这个目标，大家认为肯定要多使用国产CPU，尽量减少对国外CPU的依赖，尤其是对AMD、INTEL的依赖。 但事实上，当我们仔细分析目前国内比较知名的6大国产CPU，我们会发现，其实要实现真正的自主可控，真的不容易，因为这6
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2023-09-24 07:21:07
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# 国内Hadoop和Spark的应用与实践
在大数据时代，处理和存储海量信息的需求愈发迫切。Apache Hadoop 和 Apache Spark 是两大热门的开源框架，广泛应用于数据处理、分析及机器学习等领域。随着中国大数据行业的迅速发展，越来越多的企业开始采用这些框架来推动数据驱动的决策。因此，了解国产Hadoop和Spark的使用变得非常重要。
## Hadoop与Spark简介
随着国家对信息技术自主可控的推动，"Hadoop国产替代"问题日益受到重视。本篇博文将详细探讨如何有效解决Hadoop的国产替代问题，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。通过组织逻辑清晰的结构，使读者能够高效理解和实践。
## 版本对比
在评估Hadoop的国产替代方案时，首先需要对不同版本之间的特性进行比较。以下是Hadoop和其国产替代产品，某国产大数
【PConline 资讯】近来CPU技术不断传出重大突破，英特尔14nm芯片开始实验，IBM碳纳米晶体管造就10nm CPU，反观由来已久的国产CPU研制，龙芯作为其中的代表，各项性能技术指标上的含糊其辞，备受质疑，接下来就来将目前为止，收集到的龙芯CPU各技术指标汇总，对比IBM Power7处理器，看看国产CPU与欧美的差距，落后5年？10年？或是更多。龙芯各型号CPU主要技术参数型号 核心数
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2023-10-28 07:18:29
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# 国产替代Hadoop——Rapid大数据平台
## 背景介绍
Hadoop是一个用于大规模数据存储和处理的开源软件框架。然而，由于Hadoop的复杂性和成本较高，近年来国内企业对于国产替代Hadoop的需求日益增加。Rapid大数据平台便是一款国产替代Hadoop的解决方案，它具有高性能、易用性和低成本等优势。
## Rapid平台架构
Rapid平台采用分布式架构，包括数据存储层、计算引
原创
2024-03-18 03:29:22
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要想搞清楚spark跟Hadoop到底谁更厉害，首先得明白spark到底是什么鬼。经过之前的介绍大家应该非常了解什么是Hadoop了（不了解的点击这里：白话大数据 | hadoop究竟是什么鬼），简单的说：Hadoop是由HDFS分布式文件系统和MapReduce编程模型等部分组成的分布式系统架构。而Spark呢，更像是Hadoop MapReduce这样的编程模型。其实要讲清楚Spark，内存和
最糟糕的消息并非Hadoop这艘泰坦尼克号注定要沉没，而是海面上压根没有其它泰坦尼克级别的船只可以用来救援。对很多大数据领域的投资者和用户，尤其是在Hadoop技术上浸透心血和汗水的专家来说，这可能是个很糟糕的消息：Hadoop可能真的不行了！近日，云数据仓库服务提供商Snowflake Computing的首席执行官Bob Muglia在接受采访时指出：“没有一家企业客户对Hadoop满意，很显
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2023-09-20 08:52:10
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CPU作为计算机设备的运算和控制核心，负责指令读取、译码与执行，因研发门槛高、生态构建难，被认为是集成电路产业中的“珠穆朗玛峰”。前期跟大家分享了文章“国产6大CPU的春秋战国”，详细介绍了国产CPU技术和发展现状，今天我们接着国产6大CPU话题，深入聊聊各家的CPU产品。纵观全球，Intel、AMD两大巨头领跑通用CPU（桌面与服务器CPU）市场；国内，国产CPU正处于奋力追赶的关键时期，以飞腾
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2024-02-06 17:38:43
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GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是长期关注互联网技术与架构的高可用架构技术社区和msup推出的，面向架构师、技术负责人及高端技术从业人员的年度技术架构大会，是中国地区规模最大的技术会议之一。今年的第六届GIAC大会上，在大数据架构进化中的JAVA专题，腾讯高级工程师傅杰博士发表了《Tencent JDK 国产化CPU架构支持分享》的主题演讲
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2024-08-30 11:30:26
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