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Wie Debian Hadoop in andere Tools integriert

In diesem Leitfaden wird festgelegt, wie Hadoop und andere Tools in das Debian -System integriert werden und wichtige Schritte wie Java -Umgebungskonstruktion, Hadoop -Konfiguration, Cluster -Startup und Management abdecken. 1. Java Umgebungsvorbereitung Erstens stellen Sie sicher, dass das System Java 8 oder höher installiert ist. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um OpenJDK8 zu installieren: sudoaptupdatesudoaptininTallopenjdk-8-JDK-Verifizierung Installation: Java-Version 2.

Apr 13, 2025 am 06:24 AM

apache 工具 red

So planen Sie Debian Hadoop -Aufgaben

Effizient planen Sie Hadoop -Aufgaben auf Debian -Systemen. Sie können professionelle Workflow -Planungstools wie Oozie oder Azkaban verwenden. In diesem Artikel wird Oozie als Beispiel für die kurze Beschreibung seiner Bereitstellung und Verwendung in der Debian -Umgebung: Vorbereitung: Installieren Sie Java und Hadoop, um sicherzustellen, dass Ihr Debian -System die Java -Auslaufumgebung und das Hadoop -Cluster korrekt installiert hat. Bereitstellung Oozie: Sie können sich auf die offizielle Oozie -Dokumentation zur Bereitstellung beziehen. Oozie wird normalerweise in der Integration mit CDH (ClouderahadoopDiViTribution) verwendet, sodass die Installation von CDH und die Konfiguration des Oozie -Dienstes eine bequeme Lösung ist. Oo

Apr 02, 2025 am 08:45 AM

工具 red

Der ultimative Leitfaden zum Data Engineering.

Unter Data Engineering versteht man das Entwerfen und Erstellen von Systemen zum Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten in großem Maßstab. Es ist ein weites Feld mit Anwendungen in nahezu jeder Branche. Ziel dieses Artikels ist es, eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Vorgehensweise bereitzustellen

Aug 27, 2024 am 06:05 AM

Cloudera gibt neuen Vizepräsidenten für Greater China bekannt

Peking, China, 9. April 2024 – Cloudera, ein Unternehmen für Big Data und Plattformen für künstliche Intelligenz, gab heute die Ernennung eines neuen Vizepräsidenten für Greater China bekannt. Dieser Schritt zielt darauf ab, sich stärker auf den Kundenerfolg und die Geschäftstransformation zu konzentrieren und Unternehmen dabei zu helfen, sich an die Entwicklung von Big Data und Anwendungen für künstliche Intelligenz anzupassen und den digitalen Transformationsprozess durch die Bereitstellung hybrider Multi-Cloud-Big-Data- und Big-Model-Funktionen zu beschleunigen. Cloudera ernennt nun Herrn Liu Fuchun zum Vice President (RVP) von Greater China. Er wird für die Förderung der weiteren Expansion von Cloudera in China und die Leitung der strategischen Vertriebs-, Kanalentwicklungs- und Lokalisierungsstrategie verantwortlich sein. Die Ernennung von Liu Fuchun, Vizepräsident von Cloudera Greater China, als neue Führungskraft ist ein weiterer Beweis für das Engagement von Cloudera

Apr 09, 2024 pm 03:07 PM

数据 ai 数字化转型云 oracle

NVIDIA NIM-Microservices beschleunigen die GenAI-Innovation in Unternehmen durchgängig und sind zu einem Highlight für Softwareunternehmen geworden!

Das Softwareentwicklungsunternehmen Cloudera hat kürzlich eine strategische Partnerschaft mit NVIDIA angekündigt, um die Bereitstellung generativer KI-Anwendungen zu beschleunigen. Die Zusammenarbeit umfasst die Integration der KI-Mikrodienste von NVIDIA in die Cloudera Data Platform (CDP) und soll Unternehmen dabei helfen, schneller benutzerdefinierte große Sprachmodelle (LLMs) auf der Grundlage ihrer Daten zu erstellen und zu skalieren. Diese Initiative wird Unternehmen leistungsfähigere Tools und Technologien zur Verfügung stellen, mit denen sie ihre Datenressourcen besser nutzen und den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess von KI-Anwendungen beschleunigen können. Diese Zusammenarbeit wird den Unternehmen mehr Möglichkeiten bieten und ihnen dabei helfen, effizientere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die Geschäftsentwicklung voranzutreiben. Die Zusammenarbeit zwischen Cloudera und NVIDIA wird Unternehmen mehr Auswahl und Flexibilität bieten.

Mar 22, 2024 am 08:00 AM

英伟达微服务 genai

Cloudera führt mehrere Funktionen ein, die NVIDIA-Mikrodienste integrieren: Erschließung des Datenpotenzials und Beschleunigung generativer KI-Anwendungen für Unternehmen

Remus Lim, Senior Vice President von Cloudera Asia Pacific, betonte die komplementäre Beziehung zwischen der führenden Position von NVIDIA im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Expertise von Cloudera im Datenmanagement. Er sagte, dass die Zusammenarbeit zwischen den beiden Kunden dabei helfen wird, Modelle zu erstellen, die hochpräzise Daten und Erkenntnisse liefern können. Diese Modelle werden in einer sicheren Umgebung für maschinelles Lernen (ML) ausgeführt, der das Unternehmen vertraut und die in der Lage ist, sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden. Lim betonte, dass sie sich freuen, Kunden dabei zu unterstützen, ihre KI-Reise zu beschleunigen und einen nahtlosen Übergang von der KI-Erforschungs- und Experimentierphase bis zur groß angelegten Bereitstellung im gesamten Unternehmen zu erreichen. Peking, 20. März 2024 – Vor Kurzem hat Cloudera, ein vertrauenswürdiges Datenunternehmen für künstliche Intelligenz, Unternehmen gegründet

Mar 20, 2024 pm 04:50 PM

人工智能 nvidia cloudera

Welche professionellen Zertifikate müssen Java-Ingenieure erwerben, um ihre Fähigkeiten zu verbessern?

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung des Internets und der Informationstechnologie sind Java-Ingenieure zu einer der Kernpositionen in der IT-Branche geworden. Wenn Sie als Java-Ingenieur Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, ist es sehr wichtig, über einige professionelle Zertifikate zu verfügen. In diesem Artikel werden einige gängige professionelle Zertifikate vorgestellt, die Java-Ingenieure erwerben müssen. OracleCertifiedProfessional,JavaSEProgrammer(OCP-JP)Java bereitgestellt von Oracle

Feb 02, 2024 pm 06:00 PM

java ee java se java工程师 spring框架 struts框架

Was ist die Serververwaltungssoftware?

Zur Serververwaltungssoftware gehören vCenter Server, Microsoft Server Management Studio, IBM Tivoli, HP OpenView, Dell OpenManage, Red Hat Satellite, Canonical Landscape, Apache Hadoop, Cloudera Manager und Microsoft SQL Server.

Oct 20, 2023 am 09:55 AM

服务器管理软件服务器管理

Wie Redis Spark beschleunigt

ApacheSpark hat sich nach und nach zum Modell für die nächste Generation von Big-Data-Verarbeitungstools entwickelt. Durch die Übernahme von Open-Source-Algorithmen und die Verteilung von Verarbeitungsaufgaben auf Cluster von Rechenknoten übertreffen Spark- und Hadoop-Generierungsframeworks sowohl die Art der Datenanalyse, die sie auf einer einzigen Plattform durchführen können, als auch die Geschwindigkeit, mit der sie diese Aufgaben ausführen können traditionelle Rahmenwerke. Spark nutzt Speicher zur Datenverarbeitung und ist damit deutlich schneller (bis zu 100-mal schneller) als festplattenbasiertes Hadoop. Aber mit ein wenig Hilfe kann Spark noch schneller laufen. Wenn Sie Spark mit Redis (einer beliebten In-Memory-Datenstrukturspeichertechnologie) kombinieren, können Sie die Leistung bei der Verarbeitung von Analyseaufgaben noch einmal deutlich verbessern. Das liegt an Rot

Jun 03, 2023 am 11:45 AM

redis spark

Bis 2032 wird der Markt für Plattformen für künstliche Intelligenz ein Volumen von 254,14 Milliarden US-Dollar erreichen

Laut FutureMarketInsights wird der globale Markt für Plattformen für künstliche Intelligenz im Jahr 2022 voraussichtlich einen Wert von 10 Milliarden US-Dollar haben, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 38,2 % wachsen und bis zum Ende des Prognosezeitraums 2022–2032 einen Wert von 254,14 Milliarden US-Dollar haben. Der Markt hat im Jahr 2021 einen Wert von 9,6 Milliarden US-Dollar und wird zwischen 2021 und 2022 voraussichtlich um 4,2 % im Vergleich zum Vorjahr wachsen. Laut FMI ist der Markt für Plattformen für künstliche Intelligenz gewachsen, da die Entscheidungsfindung ein kritischer Punkt für Dienstanbieter und verschiedene Hersteller auf dem Markt ist. Der Markt für KI-Plattformen boomt, da sich die Akteure nun auf die Entwicklung von KI-Plattformen und die Suche nach Nischenlösungen für spezifische Unternehmensprobleme konzentrieren, was zu seinem Wachstum geführt hat. KI

Apr 17, 2023 pm 02:37 PM

人工智能 AI

Prognose zu Daten und künstlicher Intelligenz für das zweite Halbjahr 2022

Basierend auf dem, was wir bisher im Jahr 2022 gesehen haben, ist Datanami zuversichtlich, diese fünf Vorhersagen für den Rest des Jahres treffen zu können. Datenbeobachtbarkeit geht weiter Das erste Halbjahr des Jahres war für die Datenbeobachtbarkeit von großem Erfolg und ermöglichte es Kunden, besser zu verstehen, was mit ihren Datenflüssen passiert, und relevante Metriken zu entwickeln. Je wichtiger Daten für die Entscheidungsfindung werden, desto wichtiger werden auch der Zustand und die Verfügbarkeit dieser Daten. Wir haben eine Reihe von Datenobservability-Startups gesehen, die Hunderte Millionen Dollar an Risikokapital aufbrachten, darunter Cribl (150 Millionen US-Dollar Serie D); Coralogix (135 Millionen US-Dollar Serie D); 142 Millionen US-Dollar); Und

Apr 12, 2023 pm 09:34 PM

人工智能数据可观察性数据库

Wie können Unternehmen mithilfe von MLOps die Produktionseffizienz verbessern, um die KI-Entwicklung zu beschleunigen?

Wenn Unternehmen zum ersten Mal künstliche Intelligenz einsetzen und maschinelle Lernprojekte entwickeln, konzentrieren sie sich oft auf die Theorie. Gibt es also ein Modell, das die notwendigen Ergebnisse liefern kann? Wenn ja, wie bauen und trainieren wir ein solches Modell? Laut IDC-Daten dauert die Bereitstellung von Lösungen für künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen durchschnittlich mehr als neun Monate. Vor allem, weil die Tools, die Datenwissenschaftler zum Erstellen dieser Proofs of Concept verwenden, oft nicht gut auf Produktionssysteme übertragen werden können. IDC-Analyst Sriram Subramanian sagte: „Wir nennen die für den F&E-Prozess benötigte Zeit ‚Modellgeschwindigkeit‘, also wie lange es vom Anfang bis zum Ende dauert. Unternehmen können MLOps nutzen, um die oben genannten Probleme zu lösen.“ MLOps(Maschine

Apr 12, 2023 pm 12:31 PM

人工智能 MLOps IDC

Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um geschäftliche Vorteile zu erzielen

Wenn Unternehmen zum ersten Mal mit dem Einsatz von KI und der Einführung von Machine-Learning-Projekten beginnen, liegt der Fokus oft auf der theoretischen Ebene. Gibt es ein Modell, das die notwendigen Ergebnisse liefern kann? Wie lässt sich dieses Modell trainieren? Die von Datenwissenschaftlern zur Entwicklung dieser Proof-of-Concepts verwendeten Tools lassen sich jedoch oft nicht gut auf Produktionssysteme übertragen. Laut IDC dauert die Bereitstellung einer KI- oder maschinellen Lernlösung daher durchschnittlich mehr als neun Monate. „Wir nennen es ‚Modellgeschwindigkeit‘, also die Zeit, die ein Modell benötigt, um vom Anfang bis zum Ende zu gelangen“, sagte Sriram Subramanian, Analyst bei IDC. Hier kommen MLOps ins Spiel. MLOps (maschinelles Lernen

Apr 10, 2023 am 08:51 AM

人工智能机器学习

Welche drei Arten von Datenbanken gibt es?

Datenbanktypen können in hierarchische, Netzwerk- und relationale Typen unterteilt werden. Eine hierarchische Datenbank stellt Daten gemäß einer hierarchischen Struktur (Baumstruktur) dar; eine Netzwerkdatenbank ist eine Datenbank, die Netzwerkprinzipien und -methoden verwendet und auf einem Netzwerkdatenmodell basiert Datenbank, die Daten organisiert.

Dec 16, 2020 pm 05:27 PM

数据库