大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于体量最大的编程语言有哪些的问题,于是小编就整理了2个相关介绍体量最大的编程语言有哪些的解答,让我们一起看看吧。
同样是ARM,为什么mac用就是王炸,Win用就担心明天的股价?
苹果,历史上切换过多次硬件平台,曾经Power平台可以成功运作,切换到intel平台可以成功运作,再切换到ARM相信也没问题。
成功的要素不是芯片选择了Intel或者ARM,而是从桌面延伸到移动设备的整体生态。这不但包含OS(含对硬件的支持),开发语言和开发环境,应用迁移工具,各类成熟应用及生产力工具的平滑迁移。以上这些能力,无人可及。甚至,以微软的能力和策略都未能实践成功。
本质上,苹果不是一个硬件公司,甚至已经不是一个软件公司,而是硬件软件全生态的经营者。
其他玩家?从来就不具备全套软件生态,选择ARM不过是无奈之选,一定程度上是x86体系竞争差异化的结果。
你要解决ARM平台的软硬件竞争力问题,要解决ARM多核心带来的成本问题,要解决玩家众多的差异化甚至恶意竞争问题……
一句话,虽然你玩ARM,但是没有壁垒,你用的软件(开源为主),别的玩家在自己机器也能用……就会回到了X86体系下众多玩家甚至恶性竞争的局面。
每一次芯片架构都是一场豪赌,有时是被迫的,恰如苹果改换成x86平台,有时是看准了移动端开发大势,苹果在移动芯片arm架构上积累了丰富的生态环境,intel的x86已经拖累了苹果,mac这几年一直进步缓慢,对于一个强烈野心的公司是不能忍受的,在开发工具上目前平台已经实现了从mac,ipad,iphone,watch统一的工具xcode,这是苹果迁移生态的底气,目前现有移动端app转移到新arm mac平台就足矣,即使有部分现有mac不兼容也不足为虑,至于市场到底如何反馈就看后年的表现吧,不管如何,苹果这种***四射还是给沉闷的pc世界带来了改变!
因为苹果可以不考虑兼容性,不考虑设备多样化。
我说不让你用了你就不能用了,反对也没用。
win不行,需要兼容大量的硬件,大量的旧软件,所以在操作系统层面,其实win可以秒杀mac的
为什么在数据量很大时(TB以上)需要利用hadoop系统?
因为传统存储方式对大数据量存储并不友好,写入和读出速度都很慢,而且因为没有冗余备份的话,大量数据的读写容易导致硬盘出现故障,数据容易丢失。
Hadoop系统在保证了系统存储速度快速高效的前提下,自动形成冗余备份,即便丢失一部分副本,也可以通过剩余的副本恢复数据,而且因为副本的存在,不需要再额外的容灾工作。
Hadoop提供了良好的函数封装,开发者实际上只需要实现map和reduce函数就可以了,不需要过度关心底层如何实现,提高开发速度,降低难度。
两点:
1. 分布式,把大量数据分割成小量数据,递交给整个数据集群来处理。
2. Replication,多个副本分散在集群,保证数据完整与灾难恢复。
事实上,Hadoop正在逐步衰落,Spark已经可以在Kubernetes上运行。AWS S3也已支持Spark。
当数据量很大时,单台机器已经不能够在存储和计算这么大量的数据,需要引用到分布式技术来处理这些数据。Hadoop 作为一种大数据处理系统,包括分布式文件存储、分布式计算、以及***管理,使用 Hadoop,可以解决大数据量的存储和计算的问题。
同时 Hadoop 是一款开源大数据组件,很多公司直接使用 Hadoop 技术,就可以满足公司内部的离线业务需求,技术成本很低。
Hadoop 中 HDFS 分布式文件系统,通过对数据体量非常大的文件进行分块,每个块默认 256 兆,将其分成数据量较小的多个块,然后对每个数据块在进行数据备份存储,一个数据块有三个数据副本,冗余的存储在集群上,通过数据冗余解决数据容错问题。
打个比方,你的一个文件大小为 1 TB 大小,单台机器磁盘 500 G 存不下。此时你将文件存储在 HDFS 文件系统上,那么该文件最终会按照 256 兆一个数据块,划分成 4000块,分布式的存储在 Hadoop 集群上面,每台机器都会存储这个文件的一个数据子集,这样就解决了数据量大单机不能存储的问题。
Hadoop MapReduce 计算框架包含两个步骤:Map阶段和Reduce阶段。由于 HDFS 文件系统将数据按照块进行存储,当在 Map 阶段的时候,会对每一个块进行计算,相当于对一个数据量大的文件,[_a***_]计算,每个 Map 任务处理的就是该文件的一个数据子集。
Reduce 阶段就是对 Map 任务产生的数据,在做一个汇总计算。打个比方,就比如 Hadoop 中 WordCount 场景,Map 阶段只是计算这个 Map 任务输入文件的中的每个单词的数量,但是多个 Map 任务中key有可能相同,所以最终还需要在 Reduce 任务中再进行一次汇总。
Map1 任务计算的单词 A 有 3 个,Map2 任务计算的单词 A 有 2 个,最后通过 Reduce 任务汇总,单词 A 个数就有 5 个。
Hadoop 由于其开源特性,任何公司都可以使用其作为公司的大数据处理计算框架,所以 Hadoop 在国内使用的范围还是非常广的。同时有很多其他大数据组件最底层或多或少都需要使用到 Hadoop ,比如 HBase 数据库、Flink 实时计算引擎的状态存储等等,Hadoop 生态是非常广的,所以很多公司还在使用 Hadoop。
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