分布式计算 大数据啥的 我咋觉得是倒退？# Programming - 葵花宝典
p*f
1 楼
我的理解是,GSM里的sim卡对应一个号码
CDMA里的保存号码的是哪个东西呢？
如果把sim卡里的号port到CDMA手机了，那这个sim卡就完全作废了？？
如果不想用CDMA手机了，还有可能把号码port回GSM吗？
CDMA里的保存号码的是哪个东西呢？
如果把sim卡里的号port到CDMA手机了，那这个sim卡就完全作废了？？
如果不想用CDMA手机了，还有可能把号码port回GSM吗？
n*g
2 楼
实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
为啥技术倒退的这么彻底呢
然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
为啥技术倒退的这么彻底呢
t*n
3 楼
w*g
4 楼
马上industry又要重新发现单机模式了.
Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
n*y
5 楼
可以port，不过也许有例外情况，最好打运营商电话确认
cdma手机一般是机卡一体。如果你把号码port走了，sim卡或者cdma手机自然就不能用
了
cdma手机一般是机卡一体。如果你把号码port走了，sim卡或者cdma手机自然就不能用
了
t*n
6 楼
有道理。
搞不好oracle又复活了，现在花大钱搞cloud就是瞎折腾
搞不好oracle又复活了，现在花大钱搞cloud就是瞎折腾
z*e
7 楼
可以。
n*g
8 楼
大牛和我想法不谋而合！
[在 wdong (万事休) 的大作中提到：]
:马上industry又要重新发现单机模式了.
:Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
:已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
[在 wdong (万事休) 的大作中提到：]
:马上industry又要重新发现单机模式了.
:Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
:已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
w*z
9 楼
数据量大于单机的存储量，单机怎么搞？
：马上industry又要重新发现单机模式了.
：Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
：马上industry又要重新发现单机模式了.
：Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
w*g
10 楼
现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
做成raid，I/O上个几个GB/s没啥问题。
Hadoop处理那种log数据，清洗一下大小就能减少十来倍。
先用SSD-to-SSD清洗数据，完了直接读入内存算。
一般公司能有多大数据要处理？
【在 w**z 的大作中提到】
: 数据量大于单机的存储量，单机怎么搞？
:
: ：马上industry又要重新发现单机模式了.
: ：Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
做成raid，I/O上个几个GB/s没啥问题。
Hadoop处理那种log数据，清洗一下大小就能减少十来倍。
先用SSD-to-SSD清洗数据，完了直接读入内存算。
一般公司能有多大数据要处理？
【在 w**z 的大作中提到】
: 数据量大于单机的存储量，单机怎么搞？
:
: ：马上industry又要重新发现单机模式了.
: ：Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
w*m
11 楼
大数据都是IO bound。
1TB本地只要几秒钟。
但是通过网络传过来要几天，中间还可能断。
所以没办法才要分布。
1TB本地只要几秒钟。
但是通过网络传过来要几天，中间还可能断。
所以没办法才要分布。
d*c
12 楼
这完全是个成本问题。
MPI只有super computer上用，都是政府出钱的计算中心，企业用是不合算的。
当初google的问题超过了单机的容量，必须用大量pc拼起来。
现在单机的能力很强了，很多人的数据也远没有那么大，搞分布式肯定是不需要的。
但是会有一些问题还是单机处理不了的，另外就是一个scale问题，你现在单机能处理
，但可能希望数据大了你仍然能处理，用分布式的话可以scale up，用单机很快就到极
限了。
分布式，并行都是需要完全不同的计算模式，只有必须要用的时候才应该用。
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
MPI只有super computer上用，都是政府出钱的计算中心，企业用是不合算的。
当初google的问题超过了单机的容量，必须用大量pc拼起来。
现在单机的能力很强了，很多人的数据也远没有那么大，搞分布式肯定是不需要的。
但是会有一些问题还是单机处理不了的，另外就是一个scale问题，你现在单机能处理
，但可能希望数据大了你仍然能处理，用分布式的话可以scale up，用单机很快就到极
限了。
分布式，并行都是需要完全不同的计算模式，只有必须要用的时候才应该用。
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
w*z
13 楼
你让 ec2 帮着攒一个？现在基本没公司自己买服务器了。
：现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
：SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
：现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
：SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
c*n
14 楼
最近才撸了一个
硬件要求上去之后 + 要长时间跑
还是本地的便宜
如果短期要超大内存或者GPU临时算一下 当然ec2方便
【在 w**z 的大作中提到】
: 你让 ec2 帮着攒一个？现在基本没公司自己买服务器了。
:
: ：现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
: ：SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
硬件要求上去之后 + 要长时间跑
还是本地的便宜
如果短期要超大内存或者GPU临时算一下 当然ec2方便
【在 w**z 的大作中提到】
: 你让 ec2 帮着攒一个？现在基本没公司自己买服务器了。
:
: ：现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
: ：SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
g*t
15 楼
我现在觉得不但机器要进入单机模式。写程序也要进入单人模式。
现在大时代不收敛。集体模式写程序也许不久的将来就会效益指数下降，沦为奴隶工人。
【在 w***g 的大作中提到】
: 马上industry又要重新发现单机模式了.
: Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
: 已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
现在大时代不收敛。集体模式写程序也许不久的将来就会效益指数下降，沦为奴隶工人。
【在 w***g 的大作中提到】
: 马上industry又要重新发现单机模式了.
: Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
: 已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
m*r
16 楼
那你们给说说，要是自己弄个机器，能跑kaggle比赛的，大概得什么配置， 多少钱？
当然，配置低了，跑得时间长。 配置高了， 我也买不起。
所以我只需要知道个大概 几百还是几千块？
当然，配置低了，跑得时间长。 配置高了， 我也买不起。
所以我只需要知道个大概 几百还是几千块？
g*t
17 楼
很难赢国内的年轻人。
【在 m******r 的大作中提到】
: 那你们给说说，要是自己弄个机器，能跑kaggle比赛的，大概得什么配置， 多少钱？
: 当然，配置低了，跑得时间长。 配置高了， 我也买不起。
: 所以我只需要知道个大概 几百还是几千块？
【在 m******r 的大作中提到】
: 那你们给说说，要是自己弄个机器，能跑kaggle比赛的，大概得什么配置， 多少钱？
: 当然，配置低了，跑得时间长。 配置高了， 我也买不起。
: 所以我只需要知道个大概 几百还是几千块？
d*r
18 楼
比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
如果大型机, 或者牛逼单机构架，没有这种 易启动 易扩展 的特性，还是竞争不过.
【在 d******c 的大作中提到】
: 这完全是个成本问题。
: MPI只有super computer上用，都是政府出钱的计算中心，企业用是不合算的。
: 当初google的问题超过了单机的容量，必须用大量pc拼起来。
: 现在单机的能力很强了，很多人的数据也远没有那么大，搞分布式肯定是不需要的。
: 但是会有一些问题还是单机处理不了的，另外就是一个scale问题，你现在单机能处理
: ，但可能希望数据大了你仍然能处理，用分布式的话可以scale up，用单机很快就到极
: 限了。
: 分布式，并行都是需要完全不同的计算模式，只有必须要用的时候才应该用。
因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
如果大型机, 或者牛逼单机构架，没有这种 易启动 易扩展 的特性，还是竞争不过.
【在 d******c 的大作中提到】
: 这完全是个成本问题。
: MPI只有super computer上用，都是政府出钱的计算中心，企业用是不合算的。
: 当初google的问题超过了单机的容量，必须用大量pc拼起来。
: 现在单机的能力很强了，很多人的数据也远没有那么大，搞分布式肯定是不需要的。
: 但是会有一些问题还是单机处理不了的，另外就是一个scale问题，你现在单机能处理
: ，但可能希望数据大了你仍然能处理，用分布式的话可以scale up，用单机很快就到极
: 限了。
: 分布式，并行都是需要完全不同的计算模式，只有必须要用的时候才应该用。
w*z
19 楼
单机的 HA 始终是个问题。当然你可以赌，机器 五年不会坏。
：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
d*r
20 楼
嗯, 这个也是. 牛逼机器做 HA 备份的话, 貌似也更贵
【在 w**z 的大作中提到】
: 单机的 HA 始终是个问题。当然你可以赌，机器 五年不会坏。
:
: ：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
: ：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
【在 w**z 的大作中提到】
: 单机的 HA 始终是个问题。当然你可以赌，机器 五年不会坏。
:
: ：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
: ：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
i*9
21 楼
话说现在直接面向用户的网站，一天产生1T的 log 数据一点都不多吧。随便看个指标
要看过去3年的周线也不过分吧。这样就是超过1PB的数据了。谁会为了这种1，2个月一
次的偶发查询准备一台能处理1PB数据的超级计算机？
：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
要看过去3年的周线也不过分吧。这样就是超过1PB的数据了。谁会为了这种1，2个月一
次的偶发查询准备一台能处理1PB数据的超级计算机？
：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
f*t
22 楼
一堆性能一般的硬件：性能有损失，需要更多开发人员
高性能硬件：性能强到一定程度后费用大概会几何级增长，failover难，而且很多时候
单机还是满足不了大公司的需求
大公司又不是傻子，搞这些分布式计算的技术，当然是因为能降低成本。以更低的成本
做到了同样的事，怎么看都是技术进步吧。附带的效果是硬工需求和收入降低，钱转移
到码工手里。楼主可能是一个悲愤的硬工。
高性能硬件：性能强到一定程度后费用大概会几何级增长，failover难，而且很多时候
单机还是满足不了大公司的需求
大公司又不是傻子，搞这些分布式计算的技术，当然是因为能降低成本。以更低的成本
做到了同样的事，怎么看都是技术进步吧。附带的效果是硬工需求和收入降低，钱转移
到码工手里。楼主可能是一个悲愤的硬工。
n*g
23 楼
实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
为啥技术倒退的这么彻底呢
然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
为啥技术倒退的这么彻底呢
w*g
24 楼
马上industry又要重新发现单机模式了.
Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
t*n
25 楼
有道理。
搞不好oracle又复活了，现在花大钱搞cloud就是瞎折腾
搞不好oracle又复活了，现在花大钱搞cloud就是瞎折腾
n*g
26 楼
大牛和我想法不谋而合！
[在 wdong (万事休) 的大作中提到：]
:马上industry又要重新发现单机模式了.
:Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
:已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
[在 wdong (万事休) 的大作中提到：]
:马上industry又要重新发现单机模式了.
:Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
:已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
w*z
27 楼
数据量大于单机的存储量，单机怎么搞？
：马上industry又要重新发现单机模式了.
：Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
：马上industry又要重新发现单机模式了.
：Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
w*g
28 楼
现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
做成raid，I/O上个几个GB/s没啥问题。
Hadoop处理那种log数据，清洗一下大小就能减少十来倍。
先用SSD-to-SSD清洗数据，完了直接读入内存算。
一般公司能有多大数据要处理？
【在 w**z 的大作中提到】
: 数据量大于单机的存储量，单机怎么搞？
:
: ：马上industry又要重新发现单机模式了.
: ：Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
做成raid，I/O上个几个GB/s没啥问题。
Hadoop处理那种log数据，清洗一下大小就能减少十来倍。
先用SSD-to-SSD清洗数据，完了直接读入内存算。
一般公司能有多大数据要处理？
【在 w**z 的大作中提到】
: 数据量大于单机的存储量，单机怎么搞？
:
: ：马上industry又要重新发现单机模式了.
: ：Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
w*m
29 楼
大数据都是IO bound。
1TB本地只要几秒钟。
但是通过网络传过来要几天，中间还可能断。
所以没办法才要分布。
1TB本地只要几秒钟。
但是通过网络传过来要几天，中间还可能断。
所以没办法才要分布。
d*c
30 楼
这完全是个成本问题。
MPI只有super computer上用，都是政府出钱的计算中心，企业用是不合算的。
当初google的问题超过了单机的容量，必须用大量pc拼起来。
现在单机的能力很强了，很多人的数据也远没有那么大，搞分布式肯定是不需要的。
但是会有一些问题还是单机处理不了的，另外就是一个scale问题，你现在单机能处理
，但可能希望数据大了你仍然能处理，用分布式的话可以scale up，用单机很快就到极
限了。
分布式，并行都是需要完全不同的计算模式，只有必须要用的时候才应该用。
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
MPI只有super computer上用，都是政府出钱的计算中心，企业用是不合算的。
当初google的问题超过了单机的容量，必须用大量pc拼起来。
现在单机的能力很强了，很多人的数据也远没有那么大，搞分布式肯定是不需要的。
但是会有一些问题还是单机处理不了的，另外就是一个scale问题，你现在单机能处理
，但可能希望数据大了你仍然能处理，用分布式的话可以scale up，用单机很快就到极
限了。
分布式，并行都是需要完全不同的计算模式，只有必须要用的时候才应该用。
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
w*z
31 楼
你让 ec2 帮着攒一个？现在基本没公司自己买服务器了。
：现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
：SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
：现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
：SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
c*n
32 楼
最近才撸了一个
硬件要求上去之后 + 要长时间跑
还是本地的便宜
如果短期要超大内存或者GPU临时算一下 当然ec2方便
【在 w**z 的大作中提到】
: 你让 ec2 帮着攒一个？现在基本没公司自己买服务器了。
:
: ：现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
: ：SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
硬件要求上去之后 + 要长时间跑
还是本地的便宜
如果短期要超大内存或者GPU临时算一下 当然ec2方便
【在 w**z 的大作中提到】
: 你让 ec2 帮着攒一个？现在基本没公司自己买服务器了。
:
: ：现在服务器内存可以上3TB， CPU 2x16 core是标配。
: ：SSD storage很容易插进去十几个TB， 甚至还有十几个TB的SSD，
g*t
33 楼
我现在觉得不但机器要进入单机模式。写程序也要进入单人模式。
现在大时代不收敛。集体模式写程序也许不久的将来就会效益指数下降，沦为奴隶工人。
【在 w***g 的大作中提到】
: 马上industry又要重新发现单机模式了.
: Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
: 已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
现在大时代不收敛。集体模式写程序也许不久的将来就会效益指数下降，沦为奴隶工人。
【在 w***g 的大作中提到】
: 马上industry又要重新发现单机模式了.
: Hadoop那套东西是基于传统HDD设计的, 其实现在大容量SSD上
: 已经不适用了. 现在很多人都是为了兼容性而不是性能在用Hadoop.
m*r
34 楼
那你们给说说，要是自己弄个机器，能跑kaggle比赛的，大概得什么配置， 多少钱？
当然，配置低了，跑得时间长。 配置高了， 我也买不起。
所以我只需要知道个大概 几百还是几千块？
当然，配置低了，跑得时间长。 配置高了， 我也买不起。
所以我只需要知道个大概 几百还是几千块？
g*t
35 楼
很难赢国内的年轻人。
【在 m******r 的大作中提到】
: 那你们给说说，要是自己弄个机器，能跑kaggle比赛的，大概得什么配置， 多少钱？
: 当然，配置低了，跑得时间长。 配置高了， 我也买不起。
: 所以我只需要知道个大概 几百还是几千块？
【在 m******r 的大作中提到】
: 那你们给说说，要是自己弄个机器，能跑kaggle比赛的，大概得什么配置， 多少钱？
: 当然，配置低了，跑得时间长。 配置高了， 我也买不起。
: 所以我只需要知道个大概 几百还是几千块？
d*r
36 楼
比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
如果大型机, 或者牛逼单机构架，没有这种 易启动 易扩展 的特性，还是竞争不过.
【在 d******c 的大作中提到】
: 这完全是个成本问题。
: MPI只有super computer上用，都是政府出钱的计算中心，企业用是不合算的。
: 当初google的问题超过了单机的容量，必须用大量pc拼起来。
: 现在单机的能力很强了，很多人的数据也远没有那么大，搞分布式肯定是不需要的。
: 但是会有一些问题还是单机处理不了的，另外就是一个scale问题，你现在单机能处理
: ，但可能希望数据大了你仍然能处理，用分布式的话可以scale up，用单机很快就到极
: 限了。
: 分布式，并行都是需要完全不同的计算模式，只有必须要用的时候才应该用。
因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
如果大型机, 或者牛逼单机构架，没有这种 易启动 易扩展 的特性，还是竞争不过.
【在 d******c 的大作中提到】
: 这完全是个成本问题。
: MPI只有super computer上用，都是政府出钱的计算中心，企业用是不合算的。
: 当初google的问题超过了单机的容量，必须用大量pc拼起来。
: 现在单机的能力很强了，很多人的数据也远没有那么大，搞分布式肯定是不需要的。
: 但是会有一些问题还是单机处理不了的，另外就是一个scale问题，你现在单机能处理
: ，但可能希望数据大了你仍然能处理，用分布式的话可以scale up，用单机很快就到极
: 限了。
: 分布式，并行都是需要完全不同的计算模式，只有必须要用的时候才应该用。
w*z
37 楼
单机的 HA 始终是个问题。当然你可以赌，机器 五年不会坏。
：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
d*r
38 楼
嗯, 这个也是. 牛逼机器做 HA 备份的话, 貌似也更贵
【在 w**z 的大作中提到】
: 单机的 HA 始终是个问题。当然你可以赌，机器 五年不会坏。
:
: ：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
: ：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
【在 w**z 的大作中提到】
: 单机的 HA 始终是个问题。当然你可以赌，机器 五年不会坏。
:
: ：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
: ：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
i*9
39 楼
话说现在直接面向用户的网站，一天产生1T的 log 数据一点都不多吧。随便看个指标
要看过去3年的周线也不过分吧。这样就是超过1PB的数据了。谁会为了这种1，2个月一
次的偶发查询准备一台能处理1PB数据的超级计算机？
：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
要看过去3年的周线也不过分吧。这样就是超过1PB的数据了。谁会为了这种1，2个月一
次的偶发查询准备一台能处理1PB数据的超级计算机？
：比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
：因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
f*t
40 楼
一堆性能一般的硬件：性能有损失，需要更多开发人员
高性能硬件：性能强到一定程度后费用大概会几何级增长，failover难，而且很多时候
单机还是满足不了大公司的需求
大公司又不是傻子，搞这些分布式计算的技术，当然是因为能降低成本。以更低的成本
做到了同样的事，怎么看都是技术进步吧。附带的效果是硬工需求和收入降低，钱转移
到码工手里。楼主可能是一个悲愤的硬工。
高性能硬件：性能强到一定程度后费用大概会几何级增长，failover难，而且很多时候
单机还是满足不了大公司的需求
大公司又不是傻子，搞这些分布式计算的技术，当然是因为能降低成本。以更低的成本
做到了同样的事，怎么看都是技术进步吧。附带的效果是硬工需求和收入降低，钱转移
到码工手里。楼主可能是一个悲愤的硬工。
g*9
41 楼
"Hadoop spark 也不如 MPI"，LOL, 你只知道个皮毛.
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
h*c
42 楼
狗家那种数据中心如果开始老化的话，PC服务器也就是3年的寿命，
成批量资产更新也要很大一笔钱，
optimistic planning是不考虑depreciation 问题的
【在 d*******r 的大作中提到】
: 比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
: 因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
: 如果大型机, 或者牛逼单机构架，没有这种 易启动 易扩展 的特性，还是竞争不过.
成批量资产更新也要很大一笔钱，
optimistic planning是不考虑depreciation 问题的
【在 d*******r 的大作中提到】
: 比较同意这个, 互联网公司堆廉价Linux机器,
: 因为公司启动的时候便宜, 然后能 incrementally scale out 扩展.
: 如果大型机, 或者牛逼单机构架，没有这种 易启动 易扩展 的特性，还是竞争不过.
n*g
43 楼
您的观点呢？
[在 groundhog09 (衰哥) 的大作中提到：]
:"Hadoop spark 也不如 MPI"，LOL, 你只知道个皮毛.
:***********************
:***********************
[在 groundhog09 (衰哥) 的大作中提到：]
:"Hadoop spark 也不如 MPI"，LOL, 你只知道个皮毛.
:***********************
:***********************
l*n
44 楼
你知道super computer多贵吗？使用维护有多花钱吗？更不要说软件开发了，周期长到
让人绝望。应用范围基本都是关系国家安全或者民生的大问题，商业公司除了银行等极
少数行业，基本不可能用。
现在是个小startup就可以用很少的资金，做到以前有钱都做不到的事情，这还不是进
步？
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
让人绝望。应用范围基本都是关系国家安全或者民生的大问题，商业公司除了银行等极
少数行业，基本不可能用。
现在是个小startup就可以用很少的资金，做到以前有钱都做不到的事情，这还不是进
步？
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
h*c
45 楼
前面说过depreciation的问题，现在一些关键设备，计算设施换到云端的，3，5年之后
depreciation, 可靠性差带来的outage,这些成本估计就不是今天的报价了。
有些系统，比如电力，民航，折腾出去了就不好再折腾回来了。
倒时候，LAXIGILE MANAGERS换了好几茬，估计又是纳税bail out.
【在 l******n 的大作中提到】
: 你知道super computer多贵吗？使用维护有多花钱吗？更不要说软件开发了，周期长到
: 让人绝望。应用范围基本都是关系国家安全或者民生的大问题，商业公司除了银行等极
: 少数行业，基本不可能用。
: 现在是个小startup就可以用很少的资金，做到以前有钱都做不到的事情，这还不是进
: 步？
depreciation, 可靠性差带来的outage,这些成本估计就不是今天的报价了。
有些系统，比如电力，民航，折腾出去了就不好再折腾回来了。
倒时候，LAXIGILE MANAGERS换了好几茬，估计又是纳税bail out.
【在 l******n 的大作中提到】
: 你知道super computer多贵吗？使用维护有多花钱吗？更不要说软件开发了，周期长到
: 让人绝望。应用范围基本都是关系国家安全或者民生的大问题，商业公司除了银行等极
: 少数行业，基本不可能用。
: 现在是个小startup就可以用很少的资金，做到以前有钱都做不到的事情，这还不是进
: 步？
m*n
46 楼
金融管它叫
garbage in, garbage out.
garbage in, garbage out.
m*n
47 楼
有的算法需要推演很大量，例如Alpha Go的算法
有的算法是模糊判断，例如判断猫脸
计算能力提升了，的确可以实现算法
传统统计规律能揭示的规律毕竟是有限的。
有的算法是模糊判断，例如判断猫脸
计算能力提升了，的确可以实现算法
传统统计规律能揭示的规律毕竟是有限的。
r*s
48 楼
不是退步的问题，是用途问题
mpi 门槛太高。用着费劲。
另外绝大部分人只有几十个TB，单机处理其实没有问题。非要嚷嚷着要上大数据，是自
己找事。
等你真有几百个pb的数据的话单机就没戏了。
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
mpi 门槛太高。用着费劲。
另外绝大部分人只有几十个TB，单机处理其实没有问题。非要嚷嚷着要上大数据，是自
己找事。
等你真有几百个pb的数据的话单机就没戏了。
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
r*s
49 楼
不是退步的问题，是用途问题
mpi 门槛太高。用着费劲。
另外绝大部分人只有几十个TB，单机处理其实没有问题。非要嚷嚷着要上大数据，是自
己找事。
等你真有几百个pb的数据的话单机就没戏了。
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
mpi 门槛太高。用着费劲。
另外绝大部分人只有几十个TB，单机处理其实没有问题。非要嚷嚷着要上大数据，是自
己找事。
等你真有几百个pb的数据的话单机就没戏了。
【在 n******g 的大作中提到】
: 实际有用的 都是小数据 大数据其实是大垃圾
: 然后分布式计算远不如 单机快 Hadoop spark 也不如 MPI
: 为啥技术倒退的这么彻底呢
f*r
50 楼
超算确实非常贵，相对于普通商业数据中心，特别是跟风上了专业gpu的。超算应该是
拉不下脸用价廉物美的游戏卡的。
但是另一个方面基本上超算都是接近满负荷在运行，而商业数据中心包括云计算公司，
平均负载只有15-20%。所以究竟哪个性价比高还不好说。商业数据中心的低负载是商业
面试的周期性决定的，也是云计算的起因之一
: 不是退步的问题，是用途问题
: mpi 门槛太高。用着费劲。
: 另外绝大部分人只有几十个TB，单机处理其实没有问题。非要嚷嚷着要上大数据
，是自
: 己找事。
: 等你真有几百个pb的数据的话单机就没戏了。
【在 r***s 的大作中提到】
: 不是退步的问题，是用途问题
: mpi 门槛太高。用着费劲。
: 另外绝大部分人只有几十个TB，单机处理其实没有问题。非要嚷嚷着要上大数据，是自
: 己找事。
: 等你真有几百个pb的数据的话单机就没戏了。
拉不下脸用价廉物美的游戏卡的。
但是另一个方面基本上超算都是接近满负荷在运行，而商业数据中心包括云计算公司，
平均负载只有15-20%。所以究竟哪个性价比高还不好说。商业数据中心的低负载是商业
面试的周期性决定的，也是云计算的起因之一
: 不是退步的问题，是用途问题
: mpi 门槛太高。用着费劲。
: 另外绝大部分人只有几十个TB，单机处理其实没有问题。非要嚷嚷着要上大数据
，是自
: 己找事。
: 等你真有几百个pb的数据的话单机就没戏了。
【在 r***s 的大作中提到】
: 不是退步的问题，是用途问题
: mpi 门槛太高。用着费劲。
: 另外绝大部分人只有几十个TB，单机处理其实没有问题。非要嚷嚷着要上大数据，是自
: 己找事。
: 等你真有几百个pb的数据的话单机就没戏了。
g*9
51 楼
把Big Data和MPI比，这个不可思议。两个解决不同的问题，哪有可比性？
Big data是侧重处理数据， MPI是侧重计算。数据量一大，MPI怎么用？
MPI能做的，Big data肯定能做，只是没那么优化。
【在 n******g 的大作中提到】
: 您的观点呢？
: [在 groundhog09 (衰哥) 的大作中提到：]
: :"Hadoop spark 也不如 MPI"，LOL, 你只知道个皮毛.
: :***********************
: :***********************
Big data是侧重处理数据， MPI是侧重计算。数据量一大，MPI怎么用？
MPI能做的，Big data肯定能做，只是没那么优化。
【在 n******g 的大作中提到】
: 您的观点呢？
: [在 groundhog09 (衰哥) 的大作中提到：]
: :"Hadoop spark 也不如 MPI"，LOL, 你只知道个皮毛.
: :***********************
: :***********************
y*b
52 楼
是的完全不可比较。
其实人类超算那点计算能力也很小很可怜的。
其实人类超算那点计算能力也很小很可怜的。
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