内存计算

Impala--组件与架构（一）

基于hive使用内存计算，兼顾数据仓库，具有批处理，实时，多并发的优点。用人话翻译一下高性能：基于内存。低延迟：不会低到ms级别。
风行无极·2020-08-20 17:05

Impala--组件与架构（一）

基于hive使用内存计算，兼顾数据仓库，具有批处理，实时，多并发的优点。用人话翻译一下高性能：基于内存。低延迟：不会低到ms级别。
风行无极·2020-08-20 17:05

如何计算c++中开数组中占的内存

首先要知道你自己开数组是的类型是不一样的内存的（也就是说类型不一样，内存计算的方法就不一样）16位编译器char：1个字节char*(即指针变量):2个字节bool：1个字节shortint:2个字节int
一刀一个小朋友(/ω＼)·2020-08-20 04:17

Hadoop 工具的认识

对于GroupBy等SQL查询，Impala进行的是内存计算，因而Impala对机器配置要求较高，官方建议内存128G以上，此类问题Hive底层对应的是传统的MapReduce计算框架，虽然执行效率低，
cnz98144·2020-08-18 14:40

大数据晋级之路（8）Scala,Spark分布式安装

SparkCore：基本引擎，提供内存计算框架
King-Long·2020-08-18 12:37

Flink#了解Flink 新一代大数据处理引擎 Apache Flink

Spark掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像Flink，也就在这个时候默默的发展着。
hiekay·2020-08-18 12:04

大数据开发必备技能

总共分为五大部分，分别是：大数据技术基础离线计算Hadoop流式计算Storm内存计算Spark机器学习算法大数据技术基础linux操作基础linux系统简介与安装linux常用命令–文件操作linux
大数据基础入门教程·2020-08-18 11:09

Android计算图片占用内存

图片（Bitmap）占用内存计算公式：图片长度*图片宽度*单位像素占用的字节数单位像素占用的字节数与图片解码方式有关：https://developer.android.com/reference/android
_耿_·2020-08-18 09:43

Android关于图片内存计算

Android中有四种，分别是：ALPHA_8：每个像素占用1byte内存ARGB_4444:每个像素占用2byte内存ARGB_8888:每个像素占用4byte内存RGB_565:每个像素占用2byte内存Android默认的颜色模式为ARGB_8888，这个颜色模式色彩最细腻，显示质量最高。但同样的，占用的内存也最大。举例说明一个32位的PNG也就是ARGB_8888,像素是1204*1024
leechee_1986·2020-08-18 08:32

常见面试题

1.1元现金分10个红包微信算法实现1.计算时间微信金额是拆的时候实时算出来，不是预先分配的，采用的是纯内存计算，不需要预算空间存储。
尽人事看天意·2020-08-18 07:16

openstack部署（完整版，无说明，全操作，附带配置文件）

rabbitmq中openstack密码为admin，rabbitmqctlchange_passwordadminadmin重新改密码环境准备：controller:192.168.1.100三块网卡4G内存计算节点
等风来也chen·2020-08-18 05:53

CSP初赛篇·知识大纲（未完成）

从高到低）：名字生卒年国籍信息学主要贡献称号、身份艾伦·麦席森·图灵1912—1954英图灵机，图灵奖，图灵实验计算机科学之父，人工智能之父约翰·冯·诺依曼1903-1957美籍匈牙利体系构想，程序存放于内存计算机之父
qyxpsx7·2020-08-18 02:01

计算机开机启动过程--从BIOS到MBR

二、BIOS启动1、读取ROM中的BIOS程序到内存计算机启动前，既不知道外部有什么设备，也不清楚这些外设是否能够正常运行。此时计算机其借助ROM开
redwand·2020-08-17 10:49

centos 7 内存计算方式[free -m 加不平used 与 free]

昨晚收到一台服务器内存不足报警,登录上去一看free剩余279M使用used1947Mtotal总共31981M咦少了好多呀???按照这个图used+free=2226M也就是全部的内存才2G多但是实际上total有31981M也就是32G查看了系统版本才知道原来这是一台centos7再看看centos6这里used565+free1440=2005与总数的total2006基本吻合查了相关资料才
MakeGreatEffort·2020-08-16 14:35

16路、32路还是64路?真的是越高越好吗?

但笔者认为，在数据库、ERP、内存计算等关键业务中，Scale-up服务器仍旧是比Scale-out服务器更好的选择，通过服务器资源S
weixin_34417635·2020-08-16 09:53

Hadoop3.0新特性介绍

其实最大改变的是hdfs,hdfs通过最近black块计算，根据最近计算原则，本地black块，加入到内存，先计算，通过IO，共享内存计算区域，最后快速形成计算结果。1.Hadoop3.0
GOD_WAR·2020-08-15 09:55

001-spark生态系统介绍

1、Spark简介-概念Spark是基于内存计算的大数据分布式计算框架。
福利2020·2020-08-15 07:37

【大数据笔记】hadoop基础——各组件介绍

数据存储：HDFS，一个分布式文件系统2.数据分析：MapReduce计算引擎HDFS（Hadoop分布式文件系统）MapReduce（分布式计算模型）离线计算Yarn（分布式资源管理器）Spark（内存计算
小范今天学Java了嘛？·2020-08-15 07:34

什么报表工具对大数据量报表的支持最好？

大量数据从数据库里全部查出来，然后再生成报表输出到web端，一般需要很长时间，用户体验很差，而且报表一般采用内存计算，全读入的话也容易爆掉内存。
Sxb_Cry5tal·2020-08-14 22:10

Hive中运行任务报错：FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask

ExecutionError,returncode1fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask二错误原因第一种，yarn资源不足原因：该错误是YARN的虚拟内存计算方式导致
英菲nidi50070·2020-08-14 19:10

大数据量的报表如何快速分页呈现，有什么好的处理方法

一般不外乎这两种原因：1.数据查询业务，查询条件宽泛，导致数据库查询后的结果集数据条数达到几百上千万甚至过亿；2.采用内存运算机制，即如此庞大的数据量要一次性在内存计算完成，后再进行呈现，用户体验特别不好
chaochao52001·2020-08-14 16:30

Spark技术架构,概念及运行过程

Spark分布式内存计算平台采用的是Master-Slave架构，集群中含有Master进程的节点ClusterManager即为这里的Master，而Slave则是集群中的Work进程节点。
Rocky_Victory·2020-08-14 15:08

图片格式及其内存占用

1、内存计算公式默认情况下，在cocos2d里面加载一张图片的时候，图片中每一个像素点使用４个byte（8位）来表示--分别代表red、green、blue和alpha透明通道。
JXLyou·2020-08-14 10:00

spark内存计算框架基础

目录1.spark是什么2.spark的四大特性2.1速度快2.2易用性2.3通用性2.4兼容性3.spark集群架构3.1Driver3.2Application3.3ClusterManager3.4Master3.5Worker3.6Executor3.7Task4.Spark与MapReduce的区别？spark比mapreduce快的2个主要原因4.1区别4.2spark快的原因5.sp
fengge18306·2020-08-14 10:48

深度学习优化器总结

Batchgradientdescent每次更新我们需要计算整个数据集的梯度，因此使用批量梯度下降进行优化时，计算速度很慢，而且对于不适合内存计算的数据将会非常棘手。
LeadAI学院·2020-08-13 10:21

数据分析的套路：经典的6大类分析方法

正文开始前言基于硬件成本的不断降低、内存计算的不断成熟和企业业务管理系统应用的不断深入，流程驱动管理逐渐满足不了企业日新月异的发展需求，数据驱动管理越来越得到企业的青睐。
fuyipingwml1976124·2020-08-11 03:28

spark core、spark sql、spark streaming 联系与区别

它与Hadoop的MapReduce的区别就是，sparkcore基于内存计算，在速度方面
lipviolet·2020-08-09 22:33

第二篇|Spark core编程指南

它不仅提供了内存计算功能来提高速度，而且还提供了通用的执行模型以支持各种应用程序，另外，用户可以使用Java，Scala和PythonAPI开发应用程序。Sparkcore是建立在统一的
西贝木土·2020-08-09 13:49

第一篇|Spark概览

Spark提供了内存计算，减少了IO开销。另外Spark是基于Scala编写的，提供了交互式的编程体验。经过10年的发展，Spark成为了炙手可热的大数据处理平台，目前最新的版本是Spar
西贝木土·2020-08-09 13:49

操作系统的内存管理机制

虚拟内存计算机出现的早期物理的内存普遍很小，不过因为当时的程序体积也不大，所以不会有什么问题。然而随着软件的发展，动辄以GB为单位的程序也是出现了很多。在这种的情况下，如何保证这些软件能
骑毛驴进城28天·2020-08-09 05:30

Spark面试题

内存计算下，Spark比MapReduce快100倍。Spark使用最先进的DAG调度程序、查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。易用性。
weixin_44132035·2020-08-09 02:42

大数据总结【第九章：Spark】

Spark的主要特点运行速度快：使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算容易使用。
计忆芳华·2020-08-08 20:44

Storm 原理机制杂记

storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速
大林-Java·2020-08-08 18:40

Spark官方性能调优指南

(music)calibratingsomething(aninstrumentorelectroniccircuit)toastandardfrequency鉴于Spark基于内存计算这一天性，以下集群资源
juhengzhe·2020-08-08 16:50

Spark经典面试题

spark是基于内存计算的通用大数据并行计算框架，是一个快速、通用可扩展的大数据分析引擎。
Aying_seeya·2020-08-08 10:15

采用面向对象思想组装一台计算器

计算机的主要组成部分有：CPU、硬盘、内存计算机类代码：packagecom.computer;publicclassComputerimplementsCPU,HardDisk,Memory{Stringbrand
weixin_30729609·2020-08-05 20:30

快速入门Flink(1)——Flink介绍与架构体系

Spark掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark的火热或多或少的掩盖了
lhh学bg·2020-08-05 12:44

大数据课程30天掌握 spark内存计算（python ）-徐培成-专题视频课程

大数据课程30天掌握spark内存计算（python）—16625人已学习课程介绍本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，深入内核的研究，SparkonYarn,SparkStreaming
十八掌教育·2020-08-04 22:31

Tachyon 分布式内存文件系统

随着实时计算的需求日益增多，分布式内存计算也持续升温，怎样将海量数据近乎实时的处理，或者说怎么样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度，是当前研究的重点。
OopsOutOfMemory·2020-08-04 11:49

JAVA SE 第一章 计算机、程序和Java概述

其中8bit就称为一个字节（Byte）※内存计算机的内存由一个有序的字节序列组成用于存储程
空白格并不是空白·2020-08-04 03:48

初识Spark2.0之Spark SQL

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0，相比上一版本的spark1.6版本，在内存优化，数据组织，流计算等方面都做出了较大的改变，同时更加注重基于DataFrame数据组织的
weixin_30512043·2020-08-03 06:25

游戏排行榜最优算法-字典树。与超快速跳表、redis跳表性能对比。

如果使用数据库，毫无疑问redis的有序集合(基于跳表)是最简单的一般来讲很多文章也会推荐跳表skiplist但是由于战力可转化为整数数值存储，论本地内存计算的数据结构，当属字典树最优标准树容器都不支持容器内节点的字典序的距离差计算
superzmy凄临雨·2020-08-03 04:04

影响elasticsearch性能因素总结(转载)

1）内存：单实例的情况下，尽量分配32G，排序和统计都是以及内存计算的。2）硬盘：在条件允许下，尽量使用一些高性能io的硬盘，SSD3）CPU：在高并发的情况下，cpu的计算能力要求就很高了。
naturaltao·2020-08-03 02:49

海量数据做计算，到底可以有多快？

本文已收录GitHub，更有互联网大厂面试真题，面试攻略，高效学习资料等内存计算是近十几年来，在数据库和大数据领域的一个热点。
Java____superman·2020-08-02 16:51

Esper学习之二：事件类型

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/luonanqin上周我们介绍了Esper，它是一个适合实时分析数据的内存计算引擎。
luonanqin·2020-08-01 13:57

Esper——内存计算、事件驱动、SQL支持

教程简介Esper是一个事件流处理（ESP）和事件关联引擎（CEP的，复杂事件处理）。Esper的目标是针对实时事件驱动架构（EDA）。当Esper监测到事件流中又符合条件的时间发生时，即可触发PlainOldJavaObjects（POJO）编写的自定义操作。当数百万数量级的事件同时发生时，我们不可能使用普通的关系型数据库来存储和查询，Esper正是专为这样的大批量关联事件而设计的。Esper提
djph26741·2020-08-01 12:11

大数据项目实战必备技能之Spark

导读：spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，对于spark，Apachespark官方给出的定义：spark是一个快速和通用的大数据引擎，可以通俗的理解成一个分布式的大数据处理框架，它基于Rdd
Java架构没有996·2020-08-01 06:28

Spark 中 RDD 的详细介绍

弹性分布式数据集RDD概述RDD论文中文版:http://spark.apachecn.org/paper/zh/spark-rdd.htmlRDD产生背景为了解决开发人员能在大规模的集群中以一种容错的方式进行内存计算
俊杰梓·2020-08-01 05:11

美光嵌入式存储布局中国市场 从工业、汽车领域开始

云计算、大数据的火热，企业逐步对于采用低延迟内存计算的OLTP系统。而据分析机构预测2020年互联设备数量将达到500亿台，同时2020年也会有自动驾驶的汽车投产。
weixin_34072458·2020-08-01 04:23

【Spark】Standalone集群模式安装部署

集群角色介绍Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，实际中运行计算任务肯定是使用集群模式，那么我们先来学习Spark自带的standalone集群模式了解一下它的架构及运行机制。
没去过埃及的法老·2020-07-31 23:30
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他