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据测算，数据存储约占大模型训练整体工程量的20-30%。随着更多AIGC的产生，这个比例还在继续提升。
前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
历史期次的双色球选注数据的存储，采用什么样的格式比较好呢？这需要重点从三个方面考虑，一、文件访问方便吗？二、文件服务器空间够用吗？三、软硬件故障环境下，如何保障数据的可用性。基于这几个方面的考虑，到底是采用文件存储还是采用数据库存储呢？本文，从传统和前沿技术两个角度给出了两种相应的解决方案。
几乎每一个行业都在讨论大模型，每一个行业巨头都在训练大模型，人工智能已然进入了大模型主导的时代。
在高性能计算中，经常会用到MPI或者MPI-IO，那MPI和MPI-IO到底是什么呢？
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1、Hadoop的整体框架 Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS
1、Hadoop的整体框架 Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎。 （1）Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口； （2）Hive是基于Hadoop的一个工具，提供完整的SQL查询，
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我们看到，戴尔和IBM作为老牌存储厂商，依然没有一点意外地牢牢盘踞在魔力象限图的最右上角。
当时买存储服务器的速度，根本赶不上用户增长，所以用户每天最多上传 800 万张图片。
一，简介 FastDFS是一个开源的轻量级 分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。使用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。同时FastDFS提供了Java，C和PHP等语言的客户端API，我们可以在应用服务端通过API操作文件系统。 二，原理分析 F
NetworkManager确保网络连接正常。 当检测到系统中没有网络配置但有网络设备时，NetworkManager会创建临时连接以提供连接。 通过不同的工具（GUI，nmtui，nmcli）提供管理。 NetworkManager可以配置网络别名，IP地址，静态路由，DNS信息和V**连接，以及许多特定于连接的参数。 重新启动后保持设备状态，并接管重新启动期间设置为受管模式的接口。 未明确设置为不受管理但由用户或其他网络服务手动控制的设备。 可以和network服务一起并行运行（systemctl start|stop|restart|status network），后续估计会被NetworkManager完全替代。 系统会优先启动NetworkManager，再启动network避免NetworkManager的配置被篡改。 如果启用了NetworkManager，ifup和ifdown将询问NetworkManager是否由NetworkManager管理要操作的接口，取决于ifcfg文件的”DEVICE=”行，内部会将up和down请求转给NetworkManager。 不受NetworkManager管理的设备，如果调用ifup或ifdown，则脚本将使用非NetworkManager机制来启动连接。 NetworkManager提供了一种基于连接状态运行其他自定义脚本以启动或停止服务的方法。默认情况下，该/etc/NetworkManager/dispatcher.d/目录存在，并且 NetworkManager在其中按字母顺序运行脚本。每个脚本必须是根用户拥有的可执行文件，并且必须只有文件所有者的写权限。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 AI 应用对存储系统的挑战是全面的，从离应用最近的数据计算如何加速，到离应用最远的数据存储如何管理，到数据存储和数据计算之间如何高效流通，再到不同应用之间的资源调度如何协调 …… 这其中每一个环节的低效，都有可能拖累最终的 AI 任务的最终完成时间，让 AI 应用在一直等待数据，多个 AI 应用之间无法高效并发。 本次分享，将以存储系统为视角，对 AI 应用加速中的全部流程进行展开，分析其中关键节点和讲解相应技术，并分享百度智能云在 AI IaaS 建设
HDFS是最早的大数据存储系统，存储着宝贵的数据资产，各种新算法、框架要想得到广泛使用，必须支持HDFS，才能获取已存储在里面的数据。所以大数据技术越发展，新技术越多，HDFS得到的支持越多，越离不开HDFS。HDFS也许不是最好的大数据存储技术，但依然是最重要的大数据存储技术。
查看完整直播回放：https://cloud.tencent.com/edu/learning/live-2952 云函数 SCF 存储的局限
从用户角度看，存储就是一块盘或者一个目录，用户不关心盘或者目录如何实现，用户要求非常“简单”，就是稳定，性能好。为了能够提供稳定可靠的存储产品，各个厂家推出了各种各样的存储技术和概念。为了能够让大家有一个整体认识，本文先介绍存储中的这些概念。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 戳【阅读原文】观看完整课程回顾 讲 师 介 绍 腾讯云高级产品经理，曾经历过企业级存储、企业级容器平台等产品的架构与开发，对容器、微服务、无服务器、DevOps 都有浓厚兴趣。 腾讯云高级产品经理，先后负责过对象存储、存储网关等多款存储产品，在存储领域有着丰富的经验。 云函数 SCF 存储的局限 前 Serverless 架构已经在很多场景中落地，无论是使用 API 网关+ SCF 云函数实现 API 服务和Web 服务，还是通过对象存储 COS 触发函
云函数 SCF 存储空间使用背景 目前 Serverless 架构已经在很多场景中落地，无论是使用 API 网关+ 云函数 SCF 实现 API 服务和 Web 服务，还是通过对象存储 COS 触发函数运行，进行文件上传事件的传递和文件的处理，或者通过消息队列中的消息触发函数，进行消息的过滤转储；Serverless 依靠其快速开发上线，无需复杂运维的特性，正逐步进入到更多的业务场景中。 在实际的使用过程中，云函数作为计算形态的产品，提供了计算高度的弹性扩缩容。在云函数运行时，运行环境中的文件系统为只读，
GlusterFS是Scale-Out存储解决方案Gluster的核心，它是一个开源的分布式文件系统，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS借助TCP/IP或InfiniBandRDMA网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/51445087
黄宇，来自TEG计费平台部，在鹅厂长期从事虚拟支付、多终端支付、账户存储、风控、结算等领域的工作，带领团队负责腾讯千亿级计费大盘的整体运营和质量，目前主要专注于运营自动化、私有云运维、智能监控等相关建设。
TEG为腾讯提供互联网行业全方位的运营解决方案和服务支持，运营着亚洲最大的网络、服务器集群和数据中心，拥有业内领先的基础架构云运营平台、云数据处理平台、互联网海量应用支撑服务平台，为亿级用户提供云计费服务和安全保障。这背后离不开一群7*24小时默默耕耘，负责标准化模块化数据中心网络架构、大集群平台自动化建设与运营，以及运营系统相关规划和建设，提供高可用保障体系的伙伴们。
本文讨论了京东Spark计算引擎研发团队关于自主研发并落地Remote Shuffle Service，助力京东大促场景的探索和实践。近年来，大数据技术在各行业的应用越来越广泛，Spark自UCBerkeley的AMP实验室诞生到如今3.0版本的发布，已有十年之久，俨然已经成为大数据计算领域名副其实的老将。虽然经过不断的迭代和优化，Spark功能日趋成熟与完善，但在性能及稳定性方面，仍然还有很多可以提升的地方。Shuffle过程作为MapReduce编程模型的性能瓶颈，就是其中的重点。我们希望在京东超大规模数据体量及复杂业务场景的背景下，通过自研并落地Remote Shuffle Service服务，解决External Shuffle Service中存在的现有问题，打造稳定高效的JDSpark计算引擎，助力京东大促过程中的一些应用实践，能够给大家提供一些思路和启发，同时也欢迎大家多多交流，给我们提出宝贵建议。
一、为什么还需要备份 HAWQ作为一个数据库管理系统，备份与恢复是其必备功能之一。HAWQ的用户数据存储在HDFS上，系统表存储在master节点主机本地。HDFS上的每个数据块缺省自
Google大数据“三驾马车”的第一驾是GFS（Google 文件系统），而Hadoop的第一个产品是HDFS（Hadoop分布式文件系统），可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，由此可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。 厨师来来往往，食材进进出出，各种菜肴层出不穷，而不变的则是那口大锅，大数据也是如此。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDF
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论，一般来讲产品懂技术是有一定的优势，但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种，有一定技术基础后，开展工作更顺利。找工作的经历里面，有被问到过你
当今数字芯片技术飞速发展，数字半导体芯片已经渗透到社会生活的各个领域，从消费电子产品、工业自动化设备到航天技术都能看到半导体芯片技术的身影。国家在芯片技术上的投入和重视程度也提升到战略层面，芯片设计制造正在成为新一代的国之重器。
分析：Hadoop的核心组件分为：HDFS（分布式文件系统）、MapRuduce（分布式运算编程框架）、YARN（运算资源调度系统）
地址:https://gitee.com/suzhou-mopdila-information/ruyuan-dfs
LiteDB 是一个小型、快速、轻量级的 .NET NoSQL 嵌入式数据库，也就是我们常说的 K/V 数据库，完全用 C# 托管代码开发，并且是免费和开源的，Github Star 数近 7k。它非常适合在移动应用 （Xamarin iOS/Android）和小型的桌面/Web 应用中使用。
大数据技术主要要解决的问题的是大规模数据的计算处理问题，那么首先要解决的就是大规模数据的存储问题。大规模数据存储要解决的核心问题有三个方面：
Kafka内部消息是通过Log文件存储的。每个Partition就是一个物理目录，用于存放Log文件，假设一个Topic有两个Partition，那目录名就是topic_0和topic_1。Log文件是用Log文件中第一个消息的offset命名的，比如0000000.kafka。
针对第一个问题,图片通过Web应用上传之后不能保存在本地,应该使用专门的图片服务器或者分布式文件系统进行存储. 具体实现方案如下:
在做负载均衡时有多台Web服务器提供访问服务，通过负载均衡器调度分发。但如果将网站文件都分别部署在所有Web服务器上，则需要对所有Web服务器都进行文件维护，同时需要考虑文件同步问题，这将带来极大的工作量。
Ceph 是一个去中心化的分布式存储系统， 提供较好的性能、可靠性和可扩展性。 Ceph 项目最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于 2004 年发表），并随后贡献给开源社区， 遵循 LGPL 协议 （LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE 的简写，中文译为 “ 较宽松公共许可证 ” ）。在经过了数年的发展之后，目前已得到众多云计算厂商（OpenStack 、 CloudStack 、 OpenNebula 、 Hadoop ）的支持并被广泛应用。
通过本文，我们来了解下面这个四个方面：应用发展过程中不可避免的存储问题、什么是对象存储 、对象存储的优势、对象存储的最佳实践。
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
前一段时间,小菌陆续分享了HDFS系列1-12的博客，总算是要完结了。于是小菌打算再出一期关于HDFS的经典面试题,其中的内容大多都出自于在前面分享的博客中,感兴趣的小伙伴们可以自行浏览,链接小菌放到文末了哦~
文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 ：HDFS 可横向扩展，其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 ：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可建构在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展（随着节点数量的增加，集群的存储能力增加） 大文件存储 ：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问：HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化，牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储：
Android 10 之前的文件系统 , 内存分为两块 , 应用私有目录 , 和 共享存储空间 ;
高性能应用服务 快速使用 Stable Diffusion 文生图应用-最佳实践-文档中心-腾讯云 (tencent.com)
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
如上图所示，HDFS 也是按照Master 和Slave 的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode 这几个角色。 NameNode：是Master 节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS 的名称空间； SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的一部分工作量；是NameNode 的冷备份；合并fsimage 和fsedits然后再发给namenode。 DataNode：Slave 节点，奴隶，干活的。负责存储client 发来的数据块block；执行数据块的读写操作。热备份：b 是a 的热备份，如果a 坏掉。那么b 马上运行代替a的工作。冷备份：b 是a 的冷备份，如果a 坏掉。那么b 不能马上代替a工作。但是b 上存储a 的一些信息，减少a 坏掉之后的损失。 fsimage:元数据镜像文件（文件系统的目录树。） edits：元数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录） namenode 内存中存储的是=fsimage+edits。 SecondaryNameNode 负责定时默认1 小时，从namenode上，获取fsimage 和edits 来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode 的工作量。 1.工作机制 NameNode 负责管理整个文件系统元数据；DataNode 负责管理具体文件数据块存储；Secondary NameNode 协助NameNode 进行元数据的备份。HDFS 的内部工作机制对客户端保持透明，客户端请求访问HDFS都是通过向NameNode 申请来进行。
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