领先，需要大众学习

并行计算：HPC的仿真测试通常需要进行大规模的并行计算，因此需要考虑如何优化并行计算的效率和稳定性。这包括如何划分任务、如何调度任务、如何管理并行进程等问题。数据传输：在仿真测试中，数据传输也是一个非常重要的问题。由于数据量非常大，因此需要考虑如何优化数据传输的...

存储双活与计算层是两个分开独立的层面，相互之间没有关联吧。存储层面承担IO读写，计算层面承担数据运算

针对分布式缓存库的选择，不仅要考虑产品自身的特性，同时也要考虑业务场景、系统架构层面

应该是spark on yarn多些，基于yarn的任务管理方便，且有助于资源的统一管理。2、spark sql比hive sql要新一点，两者都可以使用，像我们更多的是直接使用spark core，还是看场景吧。

在银行IT建设中，Hadoop集群尚未开始大规模建设，已建设大数据平台的银行，在内存计算方面有哪几方面的应用场景呢？

用好本地缓存，应用程序可以在本机内存中直接访问的，就无需访问数据库。如果数据库量大，则本地只能缓存一部分，还需建立分布式缓存。但要注意避免访问热点不均衡和缓存的有效期，同时使用好的算法提高缓存的命中率。...

在管理员窗口的 configuration页签可以修改这个参数路径如下：global.ini-->memorymanager-->global_allocation_limit  记得给分给级奖励哟~

问题：      如果企业要上HANA，企业数据是500G，每年增长50G，怎么计算需要多少hana的内存服务器。预估HANA的内存容量的计算公司是什么。回答:      这500G是基础生产数据，按照HANA的建模理论，采用列式存储，datasize可以压缩到1/5，约100G，...

最近在学习HANA，SAP一直在推HANA，云计算，大数据。内存计算使得它在处理大数据方面非常的快，但是究竟HANA怎么应用到大数据？有一些HANA应用在大数据的例子吗？这些应用和HANA的视图，建模有什么关系？...(more)