数据处理工具,Hive已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive有JDBC客户端,支持标准JDBC接口访问的HiveServer2服务器,管理元数据服务的Hive Metastore,以及任务以MapReduce分布式任务运行在YARN上。... 又不过于依赖和受限于组件自身的发展。企业级数仓架构设计与选型维度一般来说企业级数仓架构设计与选型的时候需要从以下几个纬度思考: * 开发的便利性:所选择的数仓架构是否具有很好的开发生态,...
为用户提供了更灵活和高效的资源管理方式,使其能够轻松应对需要同时运行大量微服务的场景。无论是面向企业内部还是面向云服务提供商,KubeWharf 都为构建和管理大规模多租户集群提供了可行而强大的解决方案。 - *... **云原生存储和机器学习云原生化——** KubeWharf 广泛应用于云原生存储和机器学习领域,为这些复杂的应用提供了一套完整的解决方案。现代应用越来越依赖于先进的存储和机器学习技术,而 KubeWharf 的云原生组件...
Mya69jGA5eXwSVs5BhqeQ%3D) 边缘计算的优势如下: - **低延迟:** 边缘计算节点分布在全国各地,并且覆盖全链路运营商,为用户提供低延迟体验。- **高带宽:** 边缘计算就近处理和传输,能够承载更大的带... **面向资源阶段:** 业务初期基本都是直接运行在虚拟机或物理机上的,这时的业务直接面向资源,并没有解决应用如何编排、如何快速部署、如何运维,如何观测等面向应用云上使用的能力。- **面向应用:** 随着容器...
还有一些本地计算的场景,有些客户的数据有安全或者合规的要求,这种场景下是比较适合边缘计算这样一些场景的。介绍完边缘计算的介绍和边缘计算的价值,接下来重点介绍火山引擎边缘云的边缘容器。什么是边缘容器呢?相对于当前的中心容器,边缘容器分布于刚才介绍的广泛的边缘计算的节点,主要分布在二、三、四线这样的城市,依托于像Kubernetes这样一些云原生的技术,给客户提供场景化的解决方案。![picture.image](https://p6-v...
和数据处理工具,Hive 已经不单单是一个技术组件,而是一种设计理念。Hive 有 JDBC 客户端,支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 Y... 又不过于依赖和受限于组件自身的发展。## 企业级数仓架构设计与选型维度一般来说企业级数仓架构设计与选型的时候需要从以下几个纬度思考: - 开发的便利性:所选择的数仓架构是否具有很好的开发生态,可以提...
相同的问题,而且每次杀掉其他作业的处理方式非常繁琐,并且代价比较高。那么,在大数据场景下,云原生系统相比 Hadoop 系统,具备以下能力:* 强制的容器化能力:可以屏蔽大数据作业的运行环境,提高运行时隔离能力;... Serverless YARN 是基于云原生的 YARN 解决方案,帮助大数据作业透明迁移到云原生系统。简单来说,在 K8s 系统上模拟实现了 YARN 系统,传统作业可以像往常一样提交和运行,不需要进行任何改造,完全感知不到 K8s 的存在...
开发人员本地完成功能开发- 开发人员本地完成单元测试- 提交Pull Request- Code Review人员完成review后合并- 运维人员直接部署合并后代码到虚拟机- 虚拟机需要手动管理这样的做法显而易见地,有好些问题:- 单元测试是在本地进行,难免遇到本地环境和服务器环境不一样的问题- 部署流程没有自动化,需要运维人员去部署到服务器- 没有代码和依赖库安全检查、分析在项目的开发、部署过程中,也出现过好多次因为环境不一致...
随着企业业务发展和大规模计算技术的发展,越来越多的企业使用数据仓库来处理企业产生的数据,发现数据的商业价值。 在这个时期,主要是将来自业务系统的多种结构化数据聚合到数据仓库中,利用 MPP 等大规模并发技术... JDBCScanNode 和 ESScanNode。 在统一的调度框架下 Scanner Scheduler 下,我们会将 ScanNode 产生的 Scanner 提交到 Scanner Thread Pool 进行扫描查询。 对于 Hive 的 FileScanNode 来说,大多数情况是读取外部...
并且使得 GPT-3 在自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成就。 然而随着模型参数的增长,模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相... 这种方案在处理海量样本时会遇到性能瓶颈。由于采用了单点 List 操作,扫描海量样本时会变得非常缓慢。另外,当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量翻倍,大幅增加成本负担的同时也会...
根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、De...
将工作流中的每一个任务实现为一个容器独立运行,具备轻量级、可扩展且易于使用的特点。Argo Workflows 常见于以下应用场景:* **批处理和数据分析**。企业收集的数据一般都需要经过处理才能被使用,Argo Workflows 允许开发人员在 Kubernetes 集群中执行批处理的整个过程,周期性自动完成大量重复数据作业的处理;* **AI 模型训练**。模型训练通常都有规范化的流程:数据收集、数据预处理、模型构建、模型编译、模型训练和...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407650&x-signature=HH02HGCTQ20PySpXHx5rig3aguw%3D)🔥刚到公司,正好碰到HR了,直接就给我带上楼了,一看公司还挺大的,据了解是个上市公司,主营硬件+软件和对接政府企业,HR一顿嘎... 然后把项目拉到本地,就开始了一周的熟悉工作。🔥第二周项目经理就开始给我分配一些需求以及Bug进行处理,那是我第一次接触真正的企业开发,还别说,挺忐忑的,怕代码写不好,又怕git出错,哈哈哈,不过老大似乎看出来...
根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zeppelin、De...