如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练
分布式训练框架用于加速模型训练、处理海量数据并提高系统稳定性和资源利用率。它通过将模型分布在多个计算节点上实现并行计算，从而缩短训练时间，适应大数据集和大模型的训练需求。本文介绍如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练。
Spark分布式内存计算框架
一、Spark简介 （一）定义 Spark是一种基于内存的、用以实现高效集群计算的平台。准确地讲，Spark是一个大数据并行计算框架，是对广泛使用的MapReduce计算模型的扩展。 （二）Spark和MapReduce区别 Spark有着自己的生态系统，但同时兼容HD...
如何使用分布式通信框架gRPC++进行分布式训练
使用DLC进行深度学习训练时，您可以使用gRPC++分布式训练，从而加速模型训练。本文介绍如何开启分布式通信框架gRPC++。
Spark分布式计算框架之SparkStreaming+kafka
1、SparkStreaming的介绍SparkStreaming 是流式处理框架，是 Spark API 的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume,Twitter, ZeroMQ 或者 TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。2、MR&Storm&Spark&flink的区别MR：针对....
02. Spark Streaming实时流处理学习——分布式日志收集框架Flume
2. 分布式日志收集框架Flume 2.1 业务现状分析 如上图，大量的系统和各种服务的日志数据持续生成。用户有了很好的商业创意想要充分利用这些系统日志信息。比如用户行为分析，轨迹跟踪等等。如何将日志上传到Hadoop集群上？对比方案存在什么问题，以及有什么优势？ 方案1: 容错，负载均衡，高延时等问题如何消除？ 方案2: Flume框架 2.2 Flume概述 flume官网 http...
Storm、Spark和MapReduce 开源分布式计算系统框架比较
比较项 Storm Spark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求，目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm； 这三个框架各有优势，现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目，下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析，以便开发者能快速选择适合自己的框架进行开发。 Hadoop MapReduce 是三者中....
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企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
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