大数据之计算layer

最新推荐文章于 2025-05-05 23:18:57 发布
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分类专栏： BigData
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiamaocheng/article/details/100529358

1.计算层完毕。

hive: spark,storm,Flink,TensorFlow

以及管理资源的调度的：Kubernetes,Yarn，Mesosc

2.基本概念，原理和安装完毕

3.API使用方式：

4.主要场景使用：

5.源码分析

6.性能调优

 

 

 

 

 

全国大数据与计算智能挑战赛：面向低资源的命名实体识别基线方案，排名13/64，组织单位：（大数据与决策实验室）
丨汀、的博客
06-18 4572
大赛背景全国大数据与计算智能挑战赛是由国防科技大学系统工程学院大数据与决策实验室组织的年度赛事活动，旨在深入挖掘大数据应用实践中亟需破解的能力生成难题，选拔汇聚数据领域优势团队，促进大数据领域的技术创新和面向需求的成果生成，推动形成 “集智众筹、联合攻关、共享共用” 的研建用一体迭代演进创新模式。
大数据分布式计算中的动态资源分配
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04-24 599
随着数据量呈指数级增长，分布式计算框架（如Hadoop、Spark、Flink）已成为处理PB级数据的标配。然而传统静态资源分配模式（如固定节点配额、预分配资源池）普遍存在资源利用率低（平均30%-40%）、任务执行延迟高、弹性扩展能力差等问题。本文聚焦动态资源分配技术，通过实时监控集群状态、智能调度资源分配策略，实现计算资源与业务负载的动态匹配，目标是提升集群吞吐量20%-50%，降低资源闲置成本30%以上。本文从基础概念切入，逐步展开技术原理、算法实现、实战案例与应用场景分析。
Unity3D中Layers的计算和应用
木马人
09-25 553
注： 0为关闭；1为开启 （1）开启多个层 LayerMask mask = 1<<2|1<<8;表示开启Layer2和Layer8，中间用“|”连接 （2）关闭多个层 LayerMask mask = 0<<3|0<<7;表示关闭Layer3和Layer7， 解释： ~(1 << 8) 打开除了第8之外的层。 ~(1 << 0) 打开所有的层。 特别说明：LayerMask.GetMask（“UI”）等价于开启UI层
layer框架一些简单的
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04-22 158
$('#id_1').on('click',function(){ 　　layer.msg('不开心',{icon:5});　//icon从０－６ }); $('#id_2').on('click',function(){ 　　// layer.alert('不开心'); 　　// layer.alert('见到你真好',{icon:1,skin:'layui-layer-...
layer框架的用法
dabao87的博客
06-27 3368
1.layer.open函数 layer.open({ title:'&lt;div style="margin-left:100px;"&gt;提示&lt;/div&gt;', content: '&lt;div style="text-align:center;color:#000"&gt;'+data.data+'&lt;/div&gt;', btnAlign: 'c', //按钮...
深度解密 5 类大数据架构及实现
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wujiandao的专栏
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前几天读到白发川的一篇文章《对比解读五种主流大数据架构的数据分析能力》，文中详细总结了各类数据架构的应用以及原理。作为一名在数据仓库耕耘多年的技术人员，对于其中的一些技术细节还是破解兴趣的，所以随着作者的思路写下了我对主流数据架构的理解（如无特殊说明，以下涉及到这篇文章一律用《主流大数据架构》来代替）。 作者的原文地址如下： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=M...
大数据之Lamda架构
iflink
01-10 2270
Lambda架构目标是设计出一个能满足实时大数据系统关键特性的架构，包括有高容错、低延时和可扩展等
大数据之Impala安装使用
大数据同盟会的博客
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大数据领域的实时计算框架选型
最新发布
大数据洞察的博客
05-05 1133
在大数据时代，企业对数据处理的需求已经从传统的批处理模式逐渐转向实时或近实时处理模式。本文旨在为技术决策者、架构师和开发者提供全面的实时计算框架选型指南，涵盖从理论到实践的各个方面。本文将首先介绍实时计算的基本概念和架构模式，然后深入分析主流实时计算框架的技术特点，接着通过实际案例展示不同框架的应用场景，最后提供选型建议和未来趋势分析。实时计算(Real-time Computing): 数据产生后立即进行处理并返回结果的计算模式流处理(Stream Processing)
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第1章：总述 如果说在IT时代是以自我控制、自我管理为主，那么到了DT（Data Technology）时代，则是以服务大众、激发生产力为主。阿里巴巴大数据系统体系架构主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。 第2章：日志采集 阿里巴巴的日志采集体系方案包括两大体系：Aplus.JS是Web端（基于浏览器）日志采集技术方案：UserTrack是APP端（无线客户端）日志采集技术方案。 2.1 浏览器的页面日志采集 浏览器的页面型产品／服务的日志采集可分为如下两大类。 页面浏览（展现）日志
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