块所依赖的某些实用程序和
Posted: Thu Dec 05, 2024 9:07 am
AMD目前主要在案例技术和性能方面更新Zen架构。该公司正在研究 Zen 5 和 Zen 6 架构。
Zen 5“Nirvana”架构计划于今年晚些时候在 Strix Point 和 Granite Ridge 等处理器中实现。据内部消息称，RDNA 2视频核心将为Granite Ridge发布。至于Strix Point，该系列将拥有强大的Navi 3.5解决方案（RDNA 3.5）。
Zen 6“Morpheus”将是决定性的改变，这种配置应该会增加Hadoop和Spark是主要的大数据基础架构框架。它们用于处理和存储大量数据。
Spark 于 2006 年推出，立即受到软件提供商、开发人员和独立供应商等各种用户的欢迎。然而，自从 Spark 开发以来，关于 Hadoop 或 Spark 哪个选项更好以及原因的比较讨论一直在进行。我们决定解释这些框架之间的主要区别，以便您可以更好地了解哪个框架适合您的需求。
了解 Hadoop
Hadoop是一个用于大数据处理和分布式存储的Java框架。这里最重要的是分布，因为数据量巨大，单台计算机无法分析。
使用这个框架，可以将大量数据分成更小的部分，并将它们分布在形成集群的节点（集成机器）上。大数据分析的任务是均匀地划分任务以实现更高水平的性能。这不会影响用户体验，因为所有这些部分都作为一个单元呈现。
Hadoop 可以以两种方式工作：作为多节点集群和作为单节点集群。最常见的变体是多节点集群，其中每个节点在自己的虚拟机上运行。需要数百个单元来处理大量数据。
多亏了 Hadoop，用户没有分布式系统的复杂性，并且可 v 冰岛电话号码列表
以访问抽象的 API。分布式处理中有许多组件，其中一些组件是：
HDFS 或分布式文件系统。该组件在集群中存储和并行化文件。非结构化和结构化数据都批量存储在集群中。
YARN 是 Yet Another Resource Negotiator 的缩写。他负责协调应用程序运行时。
Hadoop Core 或 Common 具有其他模块所依赖的某些实用程序和库。
映射减少。该算法通过并行处理数据来工作，以便用户可以获得他们需要的结果。
现在您已经了解了 YARN、MapReduce 和 HDFS 等功能集群层，接下来我们来讨论一下存在的节点类型。首先要提到的是主节点。该节点协调并控制 2 个关键功能。
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从节点或工作节点负责存储数据并在接收到主节点的指令后执行计算。
网关/客户端/边缘节点充当外部网络和集群之间的接口。此类节点负责将数据加载到集群中、解释数据的处理并显示输出。
使用 Hadoop 的优点和缺点
当然，与任何其他框架一样，Hadoop 也有其优点和缺点。没有适合所有用户的理想解决方案，因此每个人都应该充分了解其利弊，以便根据自己的具体需求做出正确的选择。
Hadoop的优点
价格。如果您不想花太多钱，Hadoop 是完美的选择，谁会想要这样呢？与关系数据库相比，这个开源框架肯定会节省您的预算。关系数据库的问题是存储大量数据，而且成本高昂。为了最大限度地减少开支，使用这种传统方法的公司尝试删除原始数据，但这并没有产生最佳结果。借助 Hadoop，用户可以使用免费的框架和标准硬件（也是最便宜的选择）。
灵活性。 Hadoop 适用于任何类型的数据，例如非结构化（视频和图像）、结构化（SQL）和半结构化（JSON 和 XML）。这种灵活性使公司能够快速分析来自电子邮件和社交媒体的数据。
可扩展性。如果您正在寻找可扩展性，这是一个不错的选择。大量信息分布在多台并行处理的机器上。根据要求，可以轻松减少或增加这些节点的数量。
最小的网络流量。该系统的工作原理是将每个任务划分为微小的子任务，然后将它们分配给可用的节点。每个节点负责处理一小部分数据，最大限度地减少网络流量。
速度。在Hadoop中，大量数据被分成小数据块并分布在节点之间。所有这些数据块都是并行处理的，这极大地提高了性能。在处理大量非结构化数据时，速度尤其重要。
容忍错误。 Hadoop 为每个块创建三个副本并将它们存储在不同的节点中。借助这种方法，即使系统出现故障，数据也始终可用。处理器中芯片之间的带宽。根据尚待澄清的初步消息，AMD将把多晶结构改为2.5互连。
Zen 5“Nirvana”架构计划于今年晚些时候在 Strix Point 和 Granite Ridge 等处理器中实现。据内部消息称，RDNA 2视频核心将为Granite Ridge发布。至于Strix Point，该系列将拥有强大的Navi 3.5解决方案（RDNA 3.5）。
Zen 6“Morpheus”将是决定性的改变，这种配置应该会增加Hadoop和Spark是主要的大数据基础架构框架。它们用于处理和存储大量数据。
Spark 于 2006 年推出，立即受到软件提供商、开发人员和独立供应商等各种用户的欢迎。然而，自从 Spark 开发以来，关于 Hadoop 或 Spark 哪个选项更好以及原因的比较讨论一直在进行。我们决定解释这些框架之间的主要区别，以便您可以更好地了解哪个框架适合您的需求。
了解 Hadoop
Hadoop是一个用于大数据处理和分布式存储的Java框架。这里最重要的是分布，因为数据量巨大，单台计算机无法分析。
使用这个框架，可以将大量数据分成更小的部分，并将它们分布在形成集群的节点（集成机器）上。大数据分析的任务是均匀地划分任务以实现更高水平的性能。这不会影响用户体验，因为所有这些部分都作为一个单元呈现。
Hadoop 可以以两种方式工作：作为多节点集群和作为单节点集群。最常见的变体是多节点集群，其中每个节点在自己的虚拟机上运行。需要数百个单元来处理大量数据。
多亏了 Hadoop，用户没有分布式系统的复杂性，并且可 v 冰岛电话号码列表
以访问抽象的 API。分布式处理中有许多组件，其中一些组件是：
HDFS 或分布式文件系统。该组件在集群中存储和并行化文件。非结构化和结构化数据都批量存储在集群中。
YARN 是 Yet Another Resource Negotiator 的缩写。他负责协调应用程序运行时。
Hadoop Core 或 Common 具有其他模块所依赖的某些实用程序和库。
映射减少。该算法通过并行处理数据来工作，以便用户可以获得他们需要的结果。
现在您已经了解了 YARN、MapReduce 和 HDFS 等功能集群层，接下来我们来讨论一下存在的节点类型。首先要提到的是主节点。该节点协调并控制 2 个关键功能。
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从节点或工作节点负责存储数据并在接收到主节点的指令后执行计算。
网关/客户端/边缘节点充当外部网络和集群之间的接口。此类节点负责将数据加载到集群中、解释数据的处理并显示输出。
使用 Hadoop 的优点和缺点
当然，与任何其他框架一样，Hadoop 也有其优点和缺点。没有适合所有用户的理想解决方案，因此每个人都应该充分了解其利弊，以便根据自己的具体需求做出正确的选择。
Hadoop的优点
价格。如果您不想花太多钱，Hadoop 是完美的选择，谁会想要这样呢？与关系数据库相比，这个开源框架肯定会节省您的预算。关系数据库的问题是存储大量数据，而且成本高昂。为了最大限度地减少开支，使用这种传统方法的公司尝试删除原始数据，但这并没有产生最佳结果。借助 Hadoop，用户可以使用免费的框架和标准硬件（也是最便宜的选择）。
灵活性。 Hadoop 适用于任何类型的数据，例如非结构化（视频和图像）、结构化（SQL）和半结构化（JSON 和 XML）。这种灵活性使公司能够快速分析来自电子邮件和社交媒体的数据。
可扩展性。如果您正在寻找可扩展性，这是一个不错的选择。大量信息分布在多台并行处理的机器上。根据要求，可以轻松减少或增加这些节点的数量。
最小的网络流量。该系统的工作原理是将每个任务划分为微小的子任务，然后将它们分配给可用的节点。每个节点负责处理一小部分数据，最大限度地减少网络流量。
速度。在Hadoop中，大量数据被分成小数据块并分布在节点之间。所有这些数据块都是并行处理的，这极大地提高了性能。在处理大量非结构化数据时，速度尤其重要。
容忍错误。 Hadoop 为每个块创建三个副本并将它们存储在不同的节点中。借助这种方法，即使系统出现故障，数据也始终可用。处理器中芯片之间的带宽。根据尚待澄清的初步消息，AMD将把多晶结构改为2.5互连。