启动 Impala (翻译)

本文介绍如何启动Cloudera Impala服务,包括Impala statestore、Impala目录服务及Impala服务本身。文中提供了具体的命令行指令,并提到了在启动过程中可能遇到的问题及解决方法。

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启动 Impala

为了使用 Cloudera Impala,应启动至少一个 Impala statestore 实例, 至少一个 Impala 目录服务实例,然后再在一个或多个 DataNode 上启动 Impala。假如是使用 Cloudera Manager 安装的 Impala,请使用Cloudera Manager 来启动或停止 Impala 服务。除使用 Cloudera Manager 启动 Impala state store 和 Impala 之外,你也可以使用 init 脚本或直接启动 state store 和 Impala。

Impala被设计成利用 Impala state store 实现分布式模式运行。而 Impala state store 有助于确保最佳性能,当 Impala state store 失效时,Impala 继续发挥功能。启动 Impala state store,然后再启动 impalad 实例。 你可以通过修改 init 脚本 /etc/default/impala 来修改启动 state store 和 Impala 的启动项(You can modify the values the init scripts use when starting the state store and Impala by editing /etc/default/impala)。

使用类似下面的命令启动 statestore 服务:

$ sudo service impala-state-store start

使用类似下面的命令启动目录服务:

$ sudo service impala-catalog start

使用类似下面的命令启动每个数据节点上的 Impala 服务:

$ sudo service impala-server start
加入之前的服务启动失败,查看:

当 Impala 启动后,你可以尝试使用 Impala Shell,执行 Impala 教程中的交互式实验(Once Impala is running, you can conduct interactive experiments using the instructions in Impala Tutorial and try Using the Impala Shell)

转载于:https://my.oschina.net/weiqingbin/blog/185261

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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