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RocketMQ 整合 DLedger(多副本)即主从切换实现平滑升级的设计技巧
源码分析 RocketMQ DLedger 多副本系列已经进行到第 8 篇了,前面的章节主要是介绍了基于 raft 协议的选主与日志复制,从本篇开始将开始关注如何将 DLedger 应用到 RocketMQ中。
阿里云GPU竞价实例发布,1折,1折,1折,低至1折!
深度学习,多媒体处理,科学计算“ 成为当前红眼的热门领域。大量的公司开始进行自己的人工智能业务,但是由于GPU实例硬件成本偏高,在大规模普惠开发者。阿里云想开发者所想,推出竞价型GPU云服务器,在维持甚至提升计算能力的基础上,降低了GPU云服务器的使用成本,助力人工智能。
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来自: 云存储
NAS日志分析用户指南
NAS“日志分析”新功能,旨在帮助用户更好地监控文件系统资源。通过该功能,用户可以方便地跟踪系统性能问题,记录文件系统上的数据操作情况,审计文件删除等相关操作,有效监控各区域内文件系统资源大盘和明细信息,实时报警等
通过阿里云容器服务上手Caffe + GPU训练
阿里云容器服务提供的深度学习解决方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境,并支持基于它们的深度学习模型开发、模型训练和模型预测。同时,对于模型训练和预测,用户还可以通过指定自定义容器镜像的方式,使用其他深度学习框架。
阿里云云存储团队招聘,热门岗位等你来!
如果您曾经深耕于传统存储领域,对存储行业的发展有着独到的见解; 或者您曾经从事云存储产品的相关工作,对云存储的未来和我们一样满含热情; 也许您存储数据的处理上有着丰富经验,了解不同行业中的存储数据分析需求; 抑或您热爱存储以及云集算相关领域,期望能将优秀和领先的技术传递给身边每一位用户; 我们诚邀您加入到阿里云存储团队,期待您与我们优秀的小伙伴们一起,共创云存储的未来。
Hive分区、分桶操作及其比较(转自:http://blog.csdn.net/epitomizelu/article/details/41911657)
1,Hive分区。      是指按照数据表的某列或某些列分为多个区,区从形式上可以理解为文件夹,比如我们要收集某个大型网站的日志数据,一个网站每天的日志数据存在同一张表上,由于每天会生成大量的日志,导致数据表的内容巨大,在查询时进行全表扫描耗费的资源非常多。那其实这个情况下,我们可以按照日期对数据表进行分区,不同日期的数据存放在不同的分区,在查询时只要指定分区字段的值就可以直接从该分区查找。
【云计算的1024种玩法】一小时用阿里云函数计算部署一个 ServerLess 化的按量版 WordPress
在像阿里云ECS这种 IaaS 类的产品大伙前,有一种 PaaS 模式的云产品是非常火的,也就是各种 APP Engine,比如说最早做的谷歌GAE、新浪SAE,以及后期涌现的阿里云ACE和百度云BAE,但是现在来看我们都知道其结果,他们都已经不存在了,尽管在当时看来 App Engine 是对虚拟主机和物理服务器的一场革新,但是过分超前的理念和不切实际的体验葬送了各类 AE。
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