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- mapreduce 解釋 內容精選 換一換
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示形式。KG是符號化的知識庫，具備一定推理能力，且結果可解釋性較好。但存在構建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。LLM是參數(shù)化的概率知識庫，具備較強語義理解和泛化能力，但它是黑盒模型，可能編造子虛烏有的內容，結果的可解釋性較差?？梢?，將LLM和KG協(xié)同使用，同時利用它們的優(yōu)勢，是一種互補的做法。來自：百科![]()
的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1. 使用MRS服務Spark組件數(shù)據(jù)分析； 2. 查看分析結果。 實驗摘要 操作前提： 1. 開通MapReduce服務 2. 準備數(shù)據(jù) 3.提交任務 4.查看結果 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail來自：百科![]()
高擴展性框架，為TB~EB級數(shù)據(jù)提供了更實時高效的多樣性算力，可支撐更豐富的大數(shù)據(jù)處理需求。產(chǎn)品內核及架構深度優(yōu)化，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。存算分離架構，存儲資源和計算資源按需靈活配置，提高了資源利用率，降低了成本。 與傳統(tǒng)自來自：百科![]()
。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設數(shù)據(jù)量比較大，比如說是1TB，首先我們將原數(shù)據(jù)進行分割。比如說128MB一份，分成若干份，再分配給MapReduce進行映射、排序、合并，最后再將結果進行匯總，整個任務就是統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的頻率。MapReduce就是將任務分成來自：百科![]()
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