文章目录1. 拓扑距离2.副本存放3. HDFS中的block、packet、chunk4. HDFS写流程5. HDFS读流程6. 读写过程，数据完整性如何保持？ 1. 拓扑距离这里简单讲下hadoop的网络拓扑距离的计算。 在大数量的情景中，带宽是稀缺资源，如何充分利用带宽，完美的计算代价开销以及限制因素都太多。hadoop给出了这样的解决方案： 计算两个节点间的间距，采用最近距离的节点进行
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2023-07-21 14:47:04
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# 使用Radioss进行算例分析的流程
## 1. 简介
Radioss是一款强大的有限元分析软件，常用于求解结构、动态和碰撞等问题。本文将向你介绍如何使用Radioss进行算例分析。
## 2. 整体流程
下表展示了Radioss算例分析的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备模型 |
| 步骤2 | 设定材料属性 |
| 步骤3 | 定义边
原创
2023-12-10 13:56:21
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# 深度学习算例入门指南
深度学习是一种强大的机器学习技术，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。对于刚入行的小白来说，理解深度学习的工作流程是学习的第一步。以下是实现深度学习算例的一般流程。
## 深度学习算例流程
下面是从数据准备到模型评估的工作流程：
| 步骤 | 说明 |
|----
原创
2024-09-23 06:56:15
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PN-Triangles (也称作N-patches) 是比较流行的处理粗糙模型细分算法技术，PN-Triangles算法能够将低分辨率模型转化为弯曲表面，该表面然后可以被重新绘制成由“高精曲面细分”的三角形所组成的网格，经常借助于Tessellation (曲面细分) 技术创建外观更加平滑的模型。
PN-Triangles (也称作N-pa
本文的理论思想来源于 JuiceFs 社区的一篇文章《从 Hadoop 到云原生，大数据平台如何做存算分离》，本文分为理论+实践两个部分，理论部分是对社区文章的总结、实践部分则是对理论的落地探索企业对 hadoop 生态的改造一、大数据平台如何做存算分离1.1 hadoop 存算耦合架构回顾hadoop 作为大数据时代的开山组件，作为一个 all-in-one 套件有三个核心组件：MapReduc
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2024-06-12 00:16:32
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原文：3 Machine Learning Algorithms You Need to Know 作者：Eleni Markou 翻译：Vincent译者注：决策树 & 聚类算法 & 线性回归：应该使用哪种机器学习算法？使用它的原因是什么?作者在本文中详细介绍了这些内容。以下为译文。假设有一些跟数据相关的难题需要你去解决。之前你已经听过机器学习算法的厉害之处了，因此你自己也想
高新技术（1）知识点1，Eclipse使用技巧：
1)，MyEclipse和Eclipse的关系：
插件的关系。扩展Eclipse的功能.
Eclipse是用Java开发出来的，启动时实际上运行的是Java.exe，Java.exe启动一个Java类，
Java类运行效果是一个界面。
小知识：假如Eclipse关不掉，可以进入进程管理，将javaw.e
题目链接：HDU4666题目大意：给你 q个事件，在k维空间，每个事件会出现一个点或者消失一个点，出现一个点会给出该点在k维空间下的坐标，消失一个点会给出消失的点是在哪个事件中出现的，求每次事件中最大的Manhattan距离（曼哈顿距离）。代码参考：大佬的代码 我在原代码的基础上加上了一些注释，便于大家理解知识点：1、曼哈顿距离？ 闵可夫斯基距离(Minkowsk dista
存算分离（Storage-Compute Separation 或 Storage-Compute Decoupling）是一种数据架构设计理念，旨在将数据存储（Storage）和数据处理/计算（Compute）功能分离开来。这种设计允许存储资源和计算资源独立扩展和优化，互不影响，根据实际需求灵活配置，从而提高系统的效率和成本效果。存算分离的主要优势包括：弹性伸缩性：计算需求和存储需求往往不是线性
# Hadoop算力估算：提升大数据处理效率
## 引言
在大数据时代，Hadoop成为处理海量数据的强大工具。但要充分发挥其优势，了解如何进行算力估算至关重要。算力估算能帮助团队合理配置资源，降低成本，提升效率。本文将详细介绍Hadoop算力估算的原则，并提供代码示例，结合序列图和旅行图更好地理解过程。
## Hadoop架构概述
Hadoop主要由两个核心组件构成：Hadoop分布式文
原创
2024-10-09 06:42:31
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导读在过去十几年的发展中，HDFS以其高容错性、高吞吐量等特性，成为分布式大数据体系的核心组件，稳坐分布式大数据存储的第一把交椅。随着各行各业对大数据技术的利用率提升，在面对不断扩张的大数据集群规模、不断增长大数据存储量级时，原生的HDFS架构设计在支撑能力上显露不足。虽然社区提出了Federation等概念，但依旧无法解决因单点元数据暴增带来的NameNode GC压力、DataNode的心跳汇
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2023-09-21 15:32:16
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写在前面这是奇点云全新技术专栏「StartDT Tech Lab」的第3期。在这里，我们聚焦数据技术，分享方法论与实战。一线的项目经历，丰富的实践经验，真实的总结体会…我们畅想未来大趋势，也关注日常小细节。本篇由奇点云数据平台后端架构专家「纯粹」带来：作者：纯粹阅读时间：约10分钟 众所周知传统的Apache Hadoop的架构存储和计算是耦合在一起的，HDFS（Hadoop Distr
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2024-06-06 15:40:18
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导读：大数据集群从最初开始建设时，一般都采用存算一体化的架构，主要是考虑部署简单、管理起来也方便。但是随着集群规模的不断扩大，在整个集群的资源规划和稳定性上都遭受到了不同程度的挑战。业务数据不断增长和技术框架的不断革新，导致集群资源无法始终维护在一个存储和计算比较均衡的状态。因此，对集群适当做一些存储和计算的拆分，一方面可以提升集群的稳定性和性能，另外一方面，也可以降低整体的成本。达到降本增效的效
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2023-11-06 19:24:13
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目录前言一、十几年之前1.Hadoop问世2.IO瓶颈二、十几年发展过程1.Hadoop的优化2.发展过程中的问题2.1.算力的浪费2.2.数据倾斜2.3.运维复杂三、十几年发展后1.网络、磁盘性能提升2.存算分离逐步发展2.1.独立部署HDFS及存在的问题2.2.对象存储替代HDFS及存在的问题2.3.新一代的存算分离总结 前言在大数据领域经常听到的一个词就是存算分离，下面向大家简单介绍下存算
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2023-08-21 18:23:11
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EasyCAE蓝威技术大家好，今天为大家带来Starccm+的一个简单的汽车排气歧管流固耦合教程案例，条件为可压缩流，并设置传热分析，通过这个案例来大致了解Starccm+的整个仿真计算流程，对Starccm+做一个初步的认识。一、进行体网格生成❉表面处理▶分离接触面，填充漏洞•导入面网格模型，进入表面修复模块，抽取内部流体域体积•新建接触面interface，将出口填补，并创建面outlet，填
原创
2019-10-29 16:53:34
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# 线性规划 Python 算例实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现线性规划算例。线性规划是一种优化问题，通过寻找目标函数在给定约束条件下的最优解，从而使目标函数取得最大或最小值。我们将使用 Python 的线性规划库 `scipy.optimize.linprog` 来实现这个算例。
## 步骤概览
下表展示了整个线性规划算例的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-18 08:28:52
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# VASP机器学习力场算例实现指南
在计算材料科学中，VASP（Vienna Ab-initio Simulation Package）是一款广泛应用的第一性原理计算软件。而机器学习力场（MLFF）是通过使用机器学习算法来近似描述材料系统的力场。本文将为小白开发者提供一个关于如何实现“VASP机器学习力场算例”的详细步骤。
## 一、整体流程
在进行VASP机器学习力场算例时，通常需要遵循
匹配代价，说白了就是衡量像素之间的相似程度，当代价越大，左右图像相应的像素点越不相似。在立体匹配中，常用的匹配代价：AD, SSD, SAD，Census,, NCC，BT，MI，LOG等1. ADAD变换反映像素点的灰度变化，在纹理丰富区域具有良好的匹配效果，是一种简单、易实现的代价衡量的方法。但是，基于单个像素点计算的匹配代价往往会受到图像噪声、光照不均等的影响，相似度可靠性不高。颜
数据类型基本数据类型NumberInteger（整型）Long integer（长整型）Double-precision floating（双精度浮点型）Complex number（复数型）BooleanTrue 或 False（布尔型）String零个或多个字符组成的有限序列（字符串型）Sequence 类型簇高级数据类型Tuple内部元素不可修改（元组型）Sequence 类型簇List但内
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2023-08-02 13:12:54
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# Hadoop测试用例
## 介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集的存储和计算任务。为了确保Hadoop集群的正确性和稳定性，测试是非常重要的。本文将介绍Hadoop测试的重要性，并给出一些常见的Hadoop测试用例。
## Hadoop测试的重要性
Hadoop集群通常由数十台或数百台机器组成，处理大量的数据。在这种复杂的环境下，出现故障的概率较高，因
原创
2023-07-22 11:37:36
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