我觉得最好的向量数据库是Pincone,但不是开源的。 国内的就是milvus,或者星环科技、爱可生也有,自己通过redis也可以实现。 所以看自己的需求。
数据质量管理是一个集方法论、管理、技术和业务为一体的解决方案,不是一时的数据治理方法,是一个不断循环的管理过程。 对于大模型采用的预训练模型来说,主要是收集数据的过程,有几个办法可以参考: 1.采用比较高评价的数
1.你既然了解这些,不然后自己装上去试试,体会下和自己需求的切合度。 2.目前这几个工具都有一定的公司在使用,应用相对比较多的是HUE, Oozie 。
所谓的坑是需要看具体的某一个产品的。 分布式数据库运维中,整体来说有几个地方的挑战:1. 是运维的复杂度会提升不少。譬如:异常故障的处理等。 2.备份和恢复会复杂一些。这些的恢复是指产生逻辑错误导致的问题恢复。
HDFS是HBase后端的存储,HBase存些KV的需求是可以的,特别是数据量大,而且请求速度要求不高的情况下。
我觉得应该还是在配置上有不合适的地方。你可以再多读几遍flannel的配置看看。
从网上搜索到,说是因为内存设置太小。你看看这两个参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb'或'yarn.nodemanager.resource.memory-mb'. 调整一下内存大小试试。
你可以做个压测。
1.范式和反范式结合,优先采用范式。不过业务特点不一样做法不一样。 2.索引控制在5个以内。 3.考虑好容量,对于容量大的表做好数据和索引拆分。
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