压缩技术

在centos上提升hadoop分布式文件系统（hdfs）的数据传输速率是一项复杂的任务，它需要从多个维度进行优化。以下是一些核心的优化手段： 硬件层面优化 硬件升级：采用更强劲的处理器、更大的内存、高性能硬盘（例如SSD）以及高带宽的网络设备（如10Gbps及以上）。多路径配置：于hdfs-sit…

在centos上解决hdfs资源争用问题，可以通过以下几个步骤来进行优化和调整： 1. 调整HDFS配置文件 修改hdfs-site.xml配置文件：dfs.block.size：设置块大小，例如将其设置为256MB或64MB，具体取决于你的需求。dfs.namenode.handler.count…

在centos下优化hdfs性能可以从多个方面入手，以下是一些关键的优化技巧和方法： 硬件优化 使用高速磁盘：例如SSD，以提高I/O性能。增加内存：用于缓存数据和元数据。使用高速网络设备：例如10Gbps或更高，以提高网络传输速度。 配置参数优化 调整块大小：根据工作负载调整块大小，较大的块可以提…

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在centos上优化hdfs资源调度，可以从多个角度进行，包括调整配置参数、优化硬件资源、改进数据存储和访问策略等。以下是一些具体的优化策略： 配置参数的调整 块大小调整：根据具体工作负载调整块大小，较大的块可以提升读取效率，但可能使数据本地化变得困难。数据本地性优化：通过增加DataNode的数量…

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在centos环境中部署与管理hadoop分布式文件系统（hdfs）时，选择恰当的存储策略对于提升性能、节约成本以及增强数据可靠性具有关键作用。以下是关于centos hdfs存储策略的全面分析，涉及高可用性配置、数据存储方案、性能改进以及常见故障及其解决方案等内容。 HDFS存储类别与策略解析 存…

在centos上提升hadoop分布式文件系统（hdfs）的性能涉及多个方面，包括硬件配置、软件设置、数据本地化、缓存策略等。以下是一些具体的优化建议： 硬件配置与优化 扩大内存容量：提升DataNode的内存可以增强数据缓存和网络传输效率，NameNode也需要充足的内存来缓存整个文件系统的元数据…

清华大学等机构联合推出的apb (accelerating distributed long-context inference by passing compressed context blocks across gpus) 框架，有效解决了大模型处理长文本时的效率难题。该框架巧妙地结合了稀疏注…

mha2mla：高效微调transformer模型的利器 MHA2MLA是由复旦大学、华东师范大学和上海AI Lab等机构联合研发的一种数据高效的微调方法，它能够显著提升基于Transformer的大型语言模型（LLM）的推理效率，并降低推理成本。 该方法的核心在于引入DeepSeek的多头潜在注意…