和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum来设置map和reduce任务的最大数来分隔来这两个集群的可利用资源，也可以考虑用YARN模式。 2、本地硬盘 当Spark没办法把所有的内容放在内存中计算的时候，它会把部分内容存储到硬盘当中，推荐一个节点配置4-8块硬盘，不要配置RAID，仅仅是作为单独的mount点。 在linux里面，用noatime选项来mount硬盘可以减少不必要的写操作。用spark.local.dir来配置本地磁盘目录，如果跑着HDFS，使用和HDFS一样的硬盘。 3、内存 Spark最少在运行8GB以上的内存的机器上面，推荐是把最多75%的内存分配给Spark，把剩下的分配给操作系统和缓存。 在spark-env.sh中用SPARK_WORKER_INSTANCES设置一个节点的worker数量，用SPARK_WORKER_CORES设置每个worker多少个核心。
毕竟，以现在的硬件发展来看，CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘，都慢慢变得低廉而高效。然而，对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看，硬件成本依旧是开发商非常关注的。 然而，Spark这种In-Memory的计算模式，是否在硬件资源尤其是内存资源的消耗上，要求更高呢？ 从Spark官方网站，Databricks公司Patrick Wendell的演讲以及Matei Zaharia的Spark论文，找到了一些关于Spark硬件配置的支撑数据。 这种模式的部署非常简单，且读取文件的性能更高。当然，Spark对内存的使用是有要求的，需要合理分配它与HDFS的资源。 Spark官方推荐为每个节点配置4-8块磁盘，且并不需要配置为RAID（即将磁盘作为单独的mount point）。然后，通过配置spark.local.dir来指定磁盘列表。
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对于Spark开发人员来说，一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件？ 当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定，在这里给出以下建议： 存储系统 在大数据领域，有一句"名言"：移动数据不如移动计算。 在Hadoop中，一些参数（注意Hadoop新版本中下列参数可能有所变化，具体根据自己使用的版本查看Hadoop官网）每个task的内存配置参数：mapred.child.java.opts，如设置为- Xmx1024m单个节点map task数目配置参数：mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum单个节点reduce task数目配置参数：mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum 在Spark standalone模式下，可以在配置文件conf/spark-env.sh中设置SPARK_WORKER_INSTANCES的值来设置每个节点worker的数目，通过SPARK_WORKER_CORES
使用实例 清除用户配置的设备根密钥。 命令格式 display rps version 使用指南 用户可以使用命令display rps version查看RPS电源的硬件或软件版本信息。 命令格式 display super-fast hardware state 使用指南 通过此命令可以查看当前设备硬件加速功能的状态。 本命令为覆盖配置，会覆盖固有的告警阈值，同时新的配置会覆盖原来的配置。 设置的告警上限值不能大于光模块固有的告警上限值，必须大于光模块固有的告警下限值。 super-fast hardware disable命令用来去使能硬件加速功能。 缺省情况下，硬件加速功能处于去使能状态。
尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。 为你的CDH(Cloudera distribution for Hadoop) Cluster选择硬件 选择机器配置类型的第一步就是理解你的运维团队已经在管理的硬件类型。 Hadoop集群安装好后，维护团队就可以开始确定工作负载，并准备对这些工作负载进行基准测试以确定硬件瓶颈。经过一段时间的基准测试和监视，维护团队 将会明白如何配置添加的机器。 Cloudera管理器提供了允许分组管理不同硬件配置的模板，通过这些模板你就可以简单地管理异构集群了。 下面是针对不同的工作负载所采用对应的各种硬件配置的列表，包括我们最初推荐的“负载均衡”的配置： 轻量处理方式的配置(1U的机器）:两个16核的CPU，24-64GB的内存以及8张硬盘（每张1TB或者2TB
硬件查看命令 系统 # uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 # head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 # cat /proc/cpuinfo 其他常用命令整理如下： 查看主板的序列号：dmidecode | grep -i ‘serial number’ 用硬件检测程序kuduz探测新硬件：service kudzu start proc/interrupts 查看系统体系结构：uname -a 查看及启动系统的32位或64位内核模式：isalist –v [isainfo –v][isainfo –b] 查看硬件信息 查看系统配置：/usr/platform/sun4u/sbin/prtdiag –v 查看当前系统中已经应用的补丁：showrev –p 显示当前的运行级别：who –rH 查看当前的 bind版本信息：nslookup –class=chaos –q=txt version.bind 查看硬件信息：dmesg | more 显示外设信息， 如usb，网卡等信息：lspci
摘要 对于ODOO服务器的配置要求，腾讯云 4 核 CPU，8G 内存的服务器，可以支持 30 个用户流畅使用。 这里主要包括CPU、内存、网络、IO硬盘，以供实际应用中进行参考和计算。 odoo所需硬件 1个核：6个用户 同时在线用户*150MB为所需内存大小，50用户同时在线，需要8GB内存，100用户同时在线，需要16GB内存。 硬盘：按需 网络：10个用户1Mbps 实例1： 腾讯云 4 核 CPU，8G 内存的服务器，可以支持 30 个用户流畅使用。 实例2： 中型企业应用，用户数多，数据量大。 这个配置可以支持至少 300 个用户流畅使用。以后，随着信息化平台应用的深入，功能模块增多，数据量增大，用户越来越多，可以部署多台服务器集群系统。
该卡是第一个拥有超1万个流处理器的最强算力GPU卡，由于该卡外形尺寸巨大，长度达313mm，厚度3个槽，另外功耗到350w，常规GPU计算机/工作站最多支持1~2块，市场上是否有支持更多RTX3090的硬件配置 用于深度学习训练和推理，该配置的深度学习工作站的张量计算单元（Tensor Core）FP16性能达到1.7PTflops（理论上），这是目前最快的。 （一）深度学习工作站支持RTX3090情况 QQ截图50.png 下表是深度学习机型可供配置组合（按最高性能指标降序） 光影魔术手拼图6.jpg 1. 图灵超算工作站GX380i配置方案-科研型 image.png 光影魔术手拼图7.jpg 2. 图灵超算工作站（GT410P）配置推荐-高性能型 image.png 光影魔术手拼图8.jpg 3. 图灵超算工作站(GX630M)配置推荐-极致型 image.png 光影魔术手拼图9.jpg
遥感图像处理主要环节计算特点 光影魔术手拼图12.jpg 三.ENVI遥感图像处理硬件配置方案 基于ENVI软件、深度学习模块、雷达图像模块、ENVI Server等产品，量身定制最新的计算架构，我们给出相应的配置推荐 服务器集群处理配置方案 3.1 ENVI遥感图像处理/智能分析工作站配置推荐 image.png 配置特点 基于ENVI软件计算要求，完美的计算硬件架构； CPU采用intel 12代超频计算技术； GPU ，硬盘采用SSD，保证硬件配置计算更强、io带宽更高、整机性能全方位优化，保证遥感图像数据处理最快计算能力。 （计算节点5个，AI计算节点5个） QQ截图100.png 即将推出： Catalyst专业版（原PCI Geomatica）遥感图像处理硬件配置方案 Catalyst企业版（原PCI GXL）遥感图像处理硬件配置方案 eCognition遥感图像处理硬件配置方案 Erdas imagine遥感图像处理硬件配置方案
选自fast.ai 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据？本文将为我们一次解答这些问题。 （其中包含硬件、软件、环境与数据）在本文中，让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看，视频游戏行业比电影和音乐行业加起来还要大。 我在阅读 ROCm 网站上「概述、快速上手和深度学习」的页面之后仍然无法用自己的语言复述出其中的内容——尽管我很希望把 AMD 的这部分内容包含进本文中（虽然我对于硬件的理解不深，但像我这样的数据科学家应该是这一项目的使用者 GPU，那么你有以下几个选择： 通过浏览器使用 Crestle：Crestle 是 fast.ai 学生 Anurag Goel 开发的一项服务，提供云服务，所有流行的科学和深度学习框架都已经预安装和配置完成 fast.ai 的一些学生写了几篇博客记录他们如何配置自己的设备： 你需要的软件 深度学习是一个新兴领域，软件库和工具包每天都在快速地提升。
，es的性能80%取决于说，你的机器上，除了分配给jvm heap内存以外，还剩下多少内存，剩下的内存会留给es的磁盘索引文件做缓存，如果os cache能够缓存更多的磁盘文件的数据，索引文件的数据，索引读写的性能都会高很多 如果我们在用SSD硬盘的化，那么需要检查我们的I/O scheduler，需要正确的配置IO scheduler。 同时官方推荐，绝对不要随便调整jvm的设置。虽然jvm有几百个配置选项，而且我们可以手动调优jvm的几乎方方面面。 因为es是一个非常复杂的分布式软件系统，而且es的默认jvm配置都是基于真实业务场景中长期的实践得到的。随便调节jvm配置反而有可能导致集群性能变得更加差，以及出现一些未知的问题。 ，那么一般而言，如果提供5台以上的机器，每台机器的配置到8核64G的配置，一般而言都能hold住。
3.如何选择机器配置类型？ 4.为数据节点/任务追踪器提供的推荐哪些规格？ 随着Apache Hadoop的起步，云客户的增多面临的首要问题就是如何为他们新的的Hadoop集群选择合适的硬件。 尽管Hadoop被设计为运行在行业标准的硬件上，提出一个理想的集群配置不想提供硬件规格列表那么简单。 选择硬件，为给定的负载在性能和经济性提供最佳平衡是需要测试和验证其有效性。 为你的CDH(Cloudera distribution for Hadoop) Cluster选择硬件 选择机器配置类型的第一步就是理解你的运维团队已经在管理的硬件类型。 Cloudera管理器提供了允许分组管理不同硬件配置的模板，通过这些模板你就可以简单地管理异构集群了。 下面是针对不同的工作负载所采用对应的各种硬件配置的列表，包括我们最初推荐的“负载均衡”的配置： 轻量处理方式的配置(1U的机器）:两个16核的CPU，24-64GB的内存以及8张硬盘（每张1TB或者2TB
这个过程包括有如何对硬件进行的选择和针对 Master/Data/Query 服务器应该如何进行组织。 从单独服务器部署的实例中找到 Coordinator 和 Overlord 进程的总计 heap 内存使用大小，然后在新的集群服务上选择硬件时候的 RAM 内存选择，需要有这 2 个进程合并 heap 数据服务器（Data server） 当对数据服务器进行选择的时候，主要考虑的是 CPU 数量和 RAM 内存数量，同时如果能够使用 SSD 固态硬盘就更好了。 当针对数据服务器选择硬件的时候，你可以选择分裂因子 ‘N’，针对原始独立服务器部署的时候的 CPU/RAM 的数量除以 N， 然后按照除以 ‘N’ 后的结果来确定集群服务器的硬件要求。 针对 Historical/MiddleManager 的配置调整和分离将会在本页面后部分的指南中进行说明。
下面是我的选择：从选择配件到基准测试。 目录 1. 选择配件 2. 把它们组装在一起 3. 软件设置 4. 基准测试 选择配件 对我来说合理的预算是两年云计算服务的成本。 PC Part Picker 这个网站非常有帮助，可以帮你发现是否某些配件放在一起并不好用。 组装派对就要开始了 组装 如果你没有太多的硬件经验，并害怕弄坏某些部件，最好是找专业人士来组装。然而，这可是我无法错过的学习机会啊（即时我已经分享过此前操作硬件的悲惨经历了）。 我在安装 CPU 时获得了帮助 但我进行这一步的时候很困难，一旦 CPU 放在了位置上，杠杆却无法下降。我其实是让一个更懂硬件的朋友通过视频通话指导我完成的。 软件设置 现在硬件设备已经就绪，我们不再需要螺丝刀，而是键盘来设置相应的软件环境。
这样的一款视频软件对服务器的软硬件和带宽要求是不是比较高，一直是用户长期以来追问的问题。今天就给大家详细说明下。 问题分析 目前官网文档里有一个硬件配置清单，建议配置及设备端上行带宽（服务器下行带宽）都可参考这个清单，比如要接400路摄像机的服务器，推荐配置是“8核16G”，实际操作可以向上提升一级，毕竟真实环境要比测试环境要更复杂 关于存储空间方面，亦可参照上图，不过需要注意的是，上图数据是根据单路码率为1M的情况计算的，依旧以400路摄像头为例，2M和4M码率所须空间大致如下： 问题解决 EasyNVR录像版的录像文件是存储在服务器上的 ，所以在录像的时候需不停地对硬盘进行读写操作，如果通道越多，自然对硬件读写能力要求越高，对于这个问题可以通过RamDisk来解决，就是虚拟计算机内存的部分空间来模拟硬盘，相对于直接的硬盘文件读写来说，这种技术可以极大的提高文件读写速度 ，具体可以查看EasyNVR软件包里《EasyNVR RAM Disk Solution.pdf》文档。
前言 硬件磁盘阵列（Hardware RAID） 简单来说就是全部通过用硬件来实现RAID功能的就是硬RAID，比如：各种RAID卡，还有主板集成能够做的RAID都是硬RAID。 所以硬 RAID 就是用专门的RAID控制器（RAID 卡）将硬盘和电脑连接起来，RAID控制器负责将所有的RAID成员磁盘配置成一个虚拟的RAID磁盘卷。 与硬RAID不同的是，软RAID的各个成员盘对于操作系统来说是可见的，但操作系统并不把各个成员盘呈现给用户，而只是把通过软件层配置好的虚拟RAID卷呈现给用户，使用户可以像使用一个普通磁盘一样使用RAID 2、配置热备（Hot spare） 首先要已经有存在的磁盘组（阵列），我们这里举例为已经配置了两个阵列，阵列0是由0、1、2三块物理磁盘配置的RAID5，阵列1是由4、5两块物理磁盘配置的RAID1，如图 四、软RAID配置试验 1、管理软RAID基本命令 软RAID创建及管理命令mdadm详解 一、创建模式 选项：-C 专用选项： -l 级别 -n 设备个数 -a {yes|no} 自动为其创建设备文件
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