- 大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比
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人工智能机器学习深度学习ai语言模型
前言每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。要决定用哪种调优方法,首先得明白这些方法的含义。提示工程(PromptEngineering)提示工程相
- Elasticsearch:使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名
作者:来自ElasticTomásMurúa在本文中,我们将介绍如何将阿里云AI功能与Elasticsearch集成,以提高语义搜索的相关性。阿里云人工智能搜索是一种将高级人工智能功能与Elasticsearch工具相结合的解决方案,利用QwenLLM/DeepSeek-R1系列提供高级推理和分类模型。在本文中,我们将使用同一作者撰写的小说和戏剧的描述来测试阿里巴巴重新排名和稀疏嵌入端点。步骤创建
- 实现一个 RDMA 用户态驱动程序
写在前面随着DeepSeek的火爆,当众人将目光集中到模型优化时,底层网络通信基础设施的重要性往往容易被忽略。实际上,高性能、易维护、易定制的网络基础设施对于提升AI训练、推理的效率是至关重要的一环。目前,主流的高性能网络通信方案基本被几家头部公司垄断,其提供的标准API接口也已经被精心封装,绝大多数开发者无需关心底层实现细节。达坦科技始终致力于国产高性能网络基础设施解决方案的研发,深知网络通信基
- transformer中seq_len参数的设置
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在Transformer模型中,seq_len(序列长度)是一个关键的超参数,下面从不同方面详细介绍它的具体含义和作用:一、基本定义seq_len表示输入到Transformer模型中的序列所允许的最大长度。在自然语言处理任务里,文本会被拆分成一个个的单词、子词或者字符,这些元素构成了一个序列。seq_len就是对这个序列中元素数量的上限规定,它决定了模型输入和输出的维度。二、具体使用输入处理文本
- pytorch基础 nn.embedding
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nn.Embedding是PyTorch中的一个模块,用于创建嵌入层(embeddinglayer),它将离散的索引(例如词汇表中的单词索引)映射为固定大小的稠密向量。这是许多NLP模型(包括Transformer)中的基本组件。示例用法:importtorchimporttorch.nnasnn#定义一个嵌入层vocab_size=10000#词汇表大小embedding_dim=512#嵌入向
- pytorch基础-layernormal 与 batchnormal
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nn.LayerNorm(层归一化)和nn.BatchNorm(批量归一化)是深度学习中常用的两种归一化方法,都有助于提高模型的训练效率和稳定性,但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别,以下为你详细介绍:1、归一化维度nn.LayerNorm:对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何,它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差,然后进行归一化。例如,对于一个形状为(b
- 通过TensorFlow实现简单深度学习模型(2)
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人工智能深度学习python机器学习
前文我们已经实现了对每批数据的训练,下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤,而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
- 【AI+智造】基于阿里云Ubuntu24.04系统,使用Ollama部署开源DeepSeek模型并集成到企业微信
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作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年2月28日本方案结合了本地部署与云服务调用的技术路径,涵盖部署步骤、集成逻辑及关键问题点,适用于企业级AI应用场景。一、方案背景与架构设计1.技术选型背景DeepSeek模型:作为开源大模型,支持文本生成、智能问答等场景,适合企业知识库与自动化服务。Ollama工具:轻量化本地模型部署框架,支持一键拉取模型镜像并启动API服务。企业微信集成:
- AI加速回归测试:如何用大模型预测哪些模块最容易出问题
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人工智能测试开发和测试质量效能人工智能质量效能软件测试软件研发大模型预测回归测试风险预测
用ChatGPT做软件测试回归测试是软件开发过程中必不可少的环节,尤其是在持续集成和快速迭代的开发环境下。随着软件系统变得日益复杂,传统的回归测试面临着显著的挑战:测试覆盖面广、执行周期长、资源消耗大,而测试人员又常常无法准确预测哪些模块会出现问题。为了提高回归测试的效率和精准性,AI,特别是大模型技术的引入,为回归测试的智能化提供了前所未有的机遇。通过大模型的预测能力,测试团队能够更加高效地识别
- 讯飞星火 VS 文心一言:谁是中文大语言模型的TOP1?
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在百度发布文心一言一个多月后,科大讯飞也发布了自己的大模型“讯飞星火大模型”。本篇博客就测评一下这两个在中文圈最受好评的大语言模型,顺便辅以ChatGPT为参考。大家一起来看看到底谁是中文大语言模型的TOP1?目录体验网址1、旅游攻略2、数理逻辑题3、故事创作4、古诗创作5、图片创作6、文案创作7、代码编写8、互联网黑话9、中文梗对比10、英文写作结论体验网址1、文心一言:文心一言2、ChatGP
- Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
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一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
- Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX(专题二十六)
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注意截至PyTorch2.1,ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的(仍处于测试阶段)导出器,基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。torch.onnx.export基于TorchScript后端,自PyTorch1.2.0起可用。一、torch.onnx.dynamo_export使用在60分钟入门中,我们有机会从高层次上了解PyT
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深入了解FlashMLA:HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域,特别是大型语言模型(LLM)领域,对计算效率和速度的需求持续增长。为了应对这些挑战,DeepSeek推出了FlashMLA,这是一种专为NVIDIAHopperGPU架构优化的高效MLA(Multi-LayerAttention)解码内核。FlashMLA旨在加速LLM的解码过程,从而显著提高模型的响应速度
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SQL与NoSQL数据库的深度对比及适用场景分析一、核心定义与数据模型差异1:SQL数据库结构化数据模型:基于关系型模型,数据以表格(行和列)形式存储,表之间通过外键建立关联。例如,客户表与订单表通过客户ID关联,形成严格的逻辑结构。预定义模式(Schema):需提前定义表结构(字段类型、主键、外键等),修改结构需通过ALTER等命令,灵活性较低。标准化查询语言:使用SQL(StructuredQ
- Transformer 代码剖析2 - 模型训练 (pytorch实现)
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一、模型初始化模块参考:项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析:numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度,典型Tran
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阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测(CTR)的深度学习模型,特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。1.DIN模型原理1.核心问题传统推荐模型(如Embedding+MLP)将用户历史行为视为固定长度的向量,忽略了用户兴趣的多样性。例如,用户历史行为中可能包含多个互不
- Llama.cpp 服务器安装指南(使用 Docker,GPU 专用)
田猿笔记
AI高级应用llama服务器dockerllama.cpp
前置条件在开始之前,请确保你的系统满足以下要求:操作系统:Ubuntu20.04/22.04(或支持Docker的Linux系统)。硬件:NVIDIAGPU(例如RTX4090)。内存:16GB+系统内存,GPU需12GB+显存(RTX4090有24GB)。存储:15GB+可用空间(用于源码、镜像和模型文件)。网络:需要互联网连接以下载源码和依赖。软件:已安装并运行Docker。已安装NVIDIA
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回顾一下类加载过程开始介绍类加载器和双亲委派模型之前,简单回顾一下类加载过程。类加载过程:加载->连接->初始化。连接过程又可分为三步:验证->准备->解析。类加载过程加载是类加载过程的第一步,主要完成下面3件事情:通过全类名获取定义此类的二进制字节流将字节流所代表的静态存储结构转换为方法区的运行时数据结构在内存中生成一个代表该类的Class对象,作为方法区这些数据的访问入口类加载器类加载器介绍类
- 【产品经理修炼之道】-产品经理的警钟:当DeepSeek向传统工业软件发起挑战
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随着AI技术的飞速发展,工业领域正经历一场深刻的数字化变革。本文深入探讨了以DeepSeek为代表的低成本AI模型如何对传统工业信息系统发起冲击,甚至引发了“软件大灭绝”的危机。01一场由低成本AI引发的“工业软件大变革”当某家年产值10亿元的制造企业,用DeepSeek提供的AI模型替代了沿用十年的SAPBusinessObjects报表系统时,其IT总监在项目总结会上说:“我们每年花300万维
- 【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理
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【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain编程,多模态代理,自然语言处理,多媒体数据融合,复杂任务解决能力1.背景介绍1.1大背景与问题的提出随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型在自然语言处理领域的突破,如通义千问、通义万相、阿里云通义大模型等,我们正迎来一个全
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Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明,可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型,尽管该生成模型并未经过三维训练,但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中,展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息,并获得关节模型化的三维对
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推荐一个网站https://cloud.siliconflow.cn/i/wLHLnn22硅基流动,新用户送14块钱的付费额度,还有一系列可以免费调用的模型
- DeepSeek R1 简单指南:架构、训练、本地部署和硬件要求
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DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法,通过强化学习(RL)提升大型语言模型(LLM)的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下,增强LLM解决复杂问题的能力上,取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型,而是包括DeepSeek-R1-Zer
- RabbitMQ系列(零)概要
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如果要用Python写一个商城系统,可以先定义需要实现的功能,再按照功能模块分别进行开发。下面是一个简单的开发流程:数据模型设计:需要定义商品、订单、用户等数据模型,并且将它们存储在数据库中。用户模块:用户可以注册、登录、查看个人信息、修改密码等。商品模块:商家可以发布商品、管理商品信息、查看商品列表等;用户可以查看商品详情、加入购物车等。订单模块:用户可以下单、查看订单详情、取消订单、评价订单等
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“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
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前言ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,
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文章目录JavaScriptBOM(浏览器对象模型)与`setTimeout`函数:控制浏览器行为的利器⏳什么是BOM?`setTimeout`函数:实现延时操作⏳基本语法:示例:基本使用`setTimeout`返回值:定时器ID示例:取消定时器`setTimeout`的实际应用`setTimeout`的注意事项⚠️小结:BOM与`setTimeout`的妙用JavaScriptBOM(浏览器对象
- 【Python-ML】SKlearn库性能指标ROC-AUC
fjssharpsword
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#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2018年1月19日@author:Jason.F@summary:ROC(receiveroperatorcharacteristic,基于模型真正率和假正率等性能指标评估分类模型'''importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.cros
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换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
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struct student *next;
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struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
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工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
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c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,