当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

yarn怎么读在线播放_yarn怎么读英语(2024年11月免费观看)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

yarn怎么读

非科班转大数据开发：从零到一的实战指南大数据开发主要分为两类：数据平台开发和数据仓库开发。数据仓库开发更偏重应用，门槛相对较低。由于数仓开发的教程众多，非科班出身的初学者可能会感到无从下手。本文将帮助你明确学习范围、途径和方法，快速掌握核心内容。 𐟒ꠥŸ𚦜즊€能 Java基础学习范围：熟悉基础Java语法，了解对象、类、继承、接口等概念。学习途径：阅读《Java核心技术卷I》，或观看Java网课。学习方法：有编程基础的朋友可以直接阅读《Java核心技术卷I》的相关章节，快速过一遍即可；没有编程基础的朋友可以选择观看网课。 LeetCode 学习范围：LeetCode热门100题。学习途径：LeetCode网站、代码随想录。学习方法：根据个人情况，每天刷几道题，多练保持手感。刷题前先看代码随想录的前置知识（部分数据结构和算法内容），再去刷题，最后对照题解掌握一种方法即可。刷题语言不限。 𐟔砤𘓤𘚦Š€能大数据常见组件原理和实践学习范围：HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Spark、Kafka、Flink（有余力再学）。学习途径：尚硅谷、大数据组件相关书籍。学习方法：通过网课熟悉各个组件的工作原理，亲手实践加深理解，不用深究底层源码。重点熟悉HDFS（分布式存储）、YARN（分布式资源管理调度）、MapReduce（离线数仓分布式计算引擎）等核心组件。熟悉Hive（数据仓库）、Spark（离线数仓分布式计算引擎）、Kafka（分布式消息队列）后，再加一个离线数仓项目，就可以准备面试了。有余力可以再学习Flink（实时数仓分布式计算引擎），但优先级不高。数仓项目学习途径：尚硅谷、大数据之路：阿里巴巴大数据实践。学习方法：先简略了解《大数据之路》这本书的数仓维度建模理论。选择一个离线数仓项目，重点在项目中对各种组件和维度建模方法论进行实操。项目中可能会涉及到其他组件，基本了解会用即可。 𐟓š 简单了解 Linux 了解Linux和大数据组件的基础指令。数据库参照小林coding网站，了解数据库知识。希望这篇文章能帮助你快速入门大数据开发，祝你早日成为大数据开发高手！

国产大模型大比拼：个人使用体验分享 𐟓ˆ 最近几个月，国内的开源大模型如雨后春笋般涌现。在训练自己的基础大模型和业务支持的过程中，我们也尝试了不少开源大模型。总体来说，国产的开源模型表现不俗，但各有千秋。以下是一些简单的经验分享： 𐟓š 通义千问和Yi在有监督任务中表现出色，特别是在各种学科考试中，它们的表现尤为突出。 𐟒𛠥﹤𚎤𛣧 任务，deepseek系列模型质量非常高，显示出他们在代码数据处理和样本拼接方面的卓越能力。 𐟓– 在阅读理解、文档QA和搜索增强等任务中，Qwen-chat系列模型表现出色，继续训练还能进一步提升性能。 𐟒젥﹤𚎦ƒ…感分析任务，经过简单的SFT调整，baichuan-7b/13b-chat的效果达到了我们的预期。 𐟓 在长文本续写任务中，Yi-6b-200k的表现相当不错，测试的ppl值较低，在数据上超过了yarn-128k系列。总的来说，这些国产大模型在各自的任务领域都有不俗的表现，值得进一步探索和优化。

𐟚€Java小白到大厂offer的学习路线 𐟎“ 零基础也能成为Java大厂offer得主！这里为你整理了一份详尽的学习路线，助你快速入门并拿到心仪的offer。 1️⃣ Java入门语言 𐟒𛊩斥…ˆ，掌握Java语言基础，了解它的语法和特性。 2️⃣ MySQL/JDBC 𐟔 学习数据库基础，包括MySQL和JDBC，为后续大数据处理打下基础。 3️⃣ Linux操作系统 𐟐犧†Ÿ悉Linux操作系统，掌握一些常用指令，提升系统操作能力。 4️⃣ Hadoop生态系统 𐟌𑊦𗱥…姐†解Hadoop生态系统，包括Hdfs、MapReduce和Yarn等组件。 5️⃣ Zookeeper 𐟐𞊤𚆨磚ookeeper分布式协调服务，管理分布式系统中的资源和节点。 6️⃣ Hive与SQL查询 𐟓Š 掌握Hive数据仓库工具，使用类似SQL的查询语言进行数据分析和查询。 7️⃣ Flume与日志收集 𐟓‹ 学习Flume日志收集工具，高效收集、聚合和传输大规模数据流。 8️⃣ Kafka与消息传递 𐟓銤𚆨磋afka实时数据流处理和消息传递功能。 9️⃣ Hbase与大规模数据存储 𐟓 使用Hbase提供实时读写大规模数据的能力。 𐟔Ÿ Sqoop与数据传输 𐟚€ 掌握Sqoop工具，在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输。还有更多框架等你来挑战，如Azkaban、Oozie、Redis、Scala、Spark、MongoDB、ElasticSearch、ClickHouse、Doris和Flink等。每个框架都有其独特的功能和价值，助你在大数据领域脱颖而出！𐟌Ÿ

Spark和Hadoop的区别与联系 ### 概述 Spark 是一种“One Stack to rule them all”的大数据计算框架，旨在用一套技术堆栈解决各种大数据计算任务。Apache官网对它的定义是：通用的大数据快速处理引擎。传统的大数据技术如Hadoop的MapReduce、Hive，以及Storm的流式实时计算引擎，Spark用Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等工具成功解决了离线批处理、交互式查询、实时流计算、机器学习与图计算等重要任务。 Spark 最吸引人的地方在于它的一站式特点，以及基于内存的计算方式，这使得它的速度远超MapReduce和Hive。因此，Spark和Hadoop的组合非常流行：Spark负责大数据的计算，而Hadoop则负责大数据的存储（如HDFS、Hive、HBase等）和资源调度（如Yarn）。特性计算速度快：Spark将每个任务构建成DAG进行计算，内部过程通过弹性分布式数据集RDD在内存中进行。易于使用：Spark提供了大量算子，开发人员只需调用相关API，无需关注底层的实现原理。支持多种资源管理模式：学习时可以用local模型进行任务调试，而在正式环境中提供了standalone、yarn等模式，方便选择合适的进行适配。社区支持：Spark生态圈丰富，迭代更新快。 Spark与Hadoop MR的区别 Spark相较于MapReduce速度快的原因在于：MapReduce的计算模型太死板，必须是map-reduce模式，有时对一些比如过滤之类的操作，也必须经过此过程，就必须经过shuffle。这是最消耗性能的，因为shuffle中间的过程必须基于磁盘来读写。而Spark的shuffle虽然也基于磁盘，但其大量transformation操作，比如单纯的map或filter等操作，可直接基于内存进行pipeline操作，速度性能大大提升。不过，Spark也有劣势。由于基于内存计算，虽然开发容易，但面对比如十亿级的大数据时，在没有调优的情况下，可能出现OOM内存溢出等问题，导致Spark作业完全无法运行，直接挂掉，而MapReduce则至少可缓慢运行完。

tailwindcss 今天，我要和大家分享一个我最近发现的前端神器——Tailwind CSS！𐟎‰ Tailwind CSS 是一个非常实用的CSS框架，它采用了一种独特的“工具类优先”的方法。这意味着你可以直接在HTML中使用预定义的类来快速构建设计，而不需要编写大量的CSS代码。 𐟔砥悤𝕤𝿧”蔡ilwind CSS？安装：通过npm或yarn安装Tailwind CSS。配置：根据项目需求自定义Tailwind的配置文件。编写：在HTML中直接使用Tailwind提供的类名。 𐟚€ Tailwind CSS的优势：快速开发：无需编写CSS，直接用类名实现设计。高度可定制：通过配置文件轻松定制颜色、间距等。响应式设计：内置响应式设计工具，简化布局开发。可读性：类名直观，易于理解和维护。 𐟓 使用技巧：利用组合类来实现复杂的布局和样式。使用@apply指令在CSS中复用样式。通过组件化来提高代码的复用性。前端开发从未如此简单和高效，Tailwind CSS让设计变得触手可及。如果你对Tailwind CSS感兴趣，或者已经在使用了，欢迎在评论区分享你的经验和作品！

Repopack：优雅喂大模型想要将一个代码仓库优雅地喂给大模型？Repopack 工具来帮忙！这个由 Kazuki Yamada 开发的开源工具，专门用于将整个代码库打包成一个对 AI 友好的单个文件，以便有效地提供给大型语言模型（LLMs）或其他 AI 工具，如 Claude、ChatGPT 和 Gemini 等。 𐟌Ÿ AI优化：Repopack 将代码库格式化为易于 AI 理解和处理的形式，让机器更容易捕捉代码的上下文和结构。 𐟓Š Token计数：提供每个文件和整个代码库的 Token 计数，帮助用户管理 LLM 的上下文限制，避免信息过多导致模型处理困难。 𐟚€ 简单易用：只需一个命令行操作，就能轻松打包整个代码库，无需复杂配置。 𐟔砥葉š制：用户可以轻松配置包含或排除特定内容，确保打包的文件符合项目需求。 𐟌 Git集成：自动考虑 .gitignore 文件，尊重 Git 忽略规则，确保敏感信息不会被泄露。 𐟔’ 安全聚焦：集成了 Secretlint 进行安全检查，以检测和防止敏感信息的泄露，确保代码库的安全性。使用方法也非常简单，用户可以在项目目录中使用以下命令直接尝试 Repopack： ```bash npx repopack ``` 或者选择全局安装： ```bash npm install -g repopack yarn global add repopack ``` 之后在任何项目目录中运行： ```bash repopack ``` 这会在当前目录生成一个 `repopack-output.txt` 文件，包含整个代码库的 AI 友好格式内容。Repopack 会生成一个文件，并在代码库的不同部分之间使用明确的分隔符，以便 AI 模型更容易理解打包存储库的上下文和结构。输出文件以面向 AI 的解释开头，使其更容易被 AI 模型理解。通过 Repopack，你可以轻松地将代码仓库转换为 AI 可读的形式，让大模型更好地学习和理解你的代码。

专栏内容推荐

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)