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每日一博 | Hive 和 Spark 分区策略剖析

作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie 随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark,它们在分区策略方面有着一些相似之处,但也存在一些不同之处。 一、概述 随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark,它们在分区策略方面有着一些相似之处,但也存在一些不同之处。本篇文章将分析Hive与Spark分区策略的异同点、它们各自的优缺点,以及一些优化措施。 二、Hive和Spark分区概念 在了解Hive和Spark分区内容之前,首先,我们先来回顾一下Hive和Spark的分区概念。在Hive中,分区是指将表中的数据划分为不同的目录或者子目录,这些目录或子目录的名称通常与表的列名相关联。比如,一个名为“t_orders_name”的表可以按照日期分为多个目录,每个目录名称对应一个日期值。这样做的好处是可以大大提高查询效率,因为只有涉及到特定日期的查询才需要扫描对应的目录,而不需要...

Cerebras 开源七个 GPT-3 模型,参数涵盖 1.11 亿到 130 亿

AI 芯片公司 Cerebras 宣布在 Apache-2.0 协议下开源了一个包含七个 GPT 模型的 Cerebras-GPT,参数涵盖 1.11 亿、2.56 亿、5.9 亿、13 亿、27 亿、67 亿和 130 亿。开放出来的内容包括模型架构、训练算法和权重,供研究以及商业社区免费使用。 “今天的发布旨在供任何人使用和复制......人工智能有可能改变世界经济,但它的访问越来越受到限制。最新的大型语言模型 —— OpenAI 的 GPT4 发布时没有关于其模型架构、训练数据、训练硬件或超参数的信息。公司越来越多地使用封闭数据集构建大型模型,并仅通过 API 访问提供模型输出。为了使 LLM 成为一种开放和可访问的技术,我们认为重要的是能够访问对研究和商业应用开放、可重现且免版税的最先进模型。” 根据介绍,这些模型使用 Chinchilla 公式进行训练,可为给定的计算预算提供最高的准确性。Cerebras-GPT 与迄今为止的任何公开可用模型相比,训练时间更快、训练成本更低,并且功耗更低。 Cerebras-GPT 在 Cerebras 所拥有的 Andromeda AI 超...

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