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CLOUD x LAB 的實驗室功能介紹

想要學習大數據?光架設實驗的環境還沒學到大數據的精髓就花了不少時間 Debug ?這些 CLOUD x LAB 幫您想到了,以下是 CLUD x LAB 一些用戶的使用感想

他們很棒!他們負責所有大數據技術(Hadoop,Spark,Hive等)所以你不必擔心在你的電腦上如何正確安裝和運行這些工具。

~ Manolo Ramírez

简体中文

以大數據 hadoop 一般而言,(a)你可以在你的個人電腦上學習,但是最低配置12 GB RAM 且具有良好的處理速度,當你在執行工作時,它還將需要更多的時間來處理工作,因為它以單個節點運作。(b)如果你試圖安裝每一個原件,它將需要很多管理工作,有些事情發生了,你必須投入大量的時間進行偵錯。使用 CLOUD x LAB 的好處 a) 獲取包含所有已安裝原件的 6節點叢集,只要設好帳號和密碼,你就可以開始在上面工作 …

~ Sachin Peedikakkandy, Sr Engineer at DXC Technology

CLOUD x LAB 的實驗室有哪些功能特色

真實世界的體驗

實驗室( lab ) 設置正是企業在機器學習,深度學習和大數據技術方面的工作方式。閱讀更多資訊

透過實踐來學習

學習機器學習和大數據技術的最佳方法是編寫程式碼和實驗。 通過編寫程式碼並在實驗室中執行它來學習。閱讀更多資訊

從任何地方都可以連線學習

從世界上任何地方開始練習和學習機器學習和大數據技術。 您只需要一個網路連線即可訪問實驗室。閱讀更多資訊

沒有安裝與相容性的問題

實驗室預裝了學習和練習機器學習和大數據技術所需的所有軟體。閱讀更多資訊

集中式的資料集

將任何資料集上傳到實驗室一次,隨時隨地使用。 實驗室還具有儲存在叢集中的公開數據集,因此您可以立即開始練習。閱讀更多資訊

從任何裝置連線

使用瀏覽器或 SSH 從任何裝置或作業系統連線到實驗室。閱讀更多資訊

現在就加入開使用(Lab Only)

我可以在CloudxLab上學習和練習哪些技術?

常見問題和解答

實驗室訂閱如何運作?

您將在訂閱 CloudxLab 後立即收到您的憑證。 您可以登入到叢集並立即開始練習。 如果你一個小時後還沒有收到詳細資訊,那麼肯定有事情發生了,我們希望收到你的來信,地址是 reachus@cloudxlab. com

我有自己的專用叢集嗎?

Cloudxlab 是一個共享叢集,您將在其中與其他使用者共享資源。 針對多個使用者的專用叢集請求 reachus@cloudxlab. com。

我可以安裝自己的軟體嗎?

Cloudxlab 是一個受管理的服務,其配置和安裝由我們負責。 我們已經建立了實踐所需的大部分工具。

如果您正在尋找其他工具,請通過 reachus@cloudxlab. com 與我們聯絡,我們將盡最大努力使其在叢集上可用。 我們追求為我們的學習提供最好的體驗。 如果您需要的工具 / 程式庫是開源或免費的,並且對超過5% 的使用者有用,我們將會安裝它。

我們有什麼不同?

致力於實驗室服務的大數據和人工智慧的公司組織。 大數據的機器學習生態系統,如 TensorFlow,ScikitLearn,NumPy,SciPy,Pandas 和 Analytics 工具,如 R,Jupyter 等。 我們有多個版本的 Spark。 自動評估和電子郵件支援

我可以在 CloudxLab 上實踐哪些技術?

叢集中可用的工具和元件包括 Hadoop、 Spark、 Kafka、 Hive、 Pig、 HBase、 Oozie、 ZooKeeper、 Flume、 Sqoop、 Mahout、 R、 Linux、 Python、 Scala、 MongoDB、 NumPy、 SciPy、 Pandas、 Scikit-learn 等。 同樣,如果你正在尋找其他工具,請聯絡我們 reachus@cloudxlab. com

您提供哪個 hadoop 發佈版本?

我們提供 Hortonworks 資料平臺。 叢集上的 Hadoop 版本是2.7。 我們還提供來自 Cloudera 的 Hue 來使用 web 介面分析資料。 請在這裡找到安裝在 CloudxLab 上的所有軟體元件的版本。

叢集中有多少個節點?

目前,我們在叢集中有4個節點。 我們根據叢集負載自動上下擴展。 三個節點有8個核心和32GB 記憶體,另一個節點有2個核心和4GB 記憶體,這取決於它們上面執行的服務。

實驗室使用的限制是什麼? 公平使用政策( fair usage policy 簡稱 FUP )是什麼

Cloudxlab 叢集用於教育和 PoC 目的。 我們能夠以非常低的成本提供叢集的原因是我們能夠共享系統。

系統資源有限。 如果你試圖使用更多的資源,就會傷害到其他使用者。 我們一直避免對資源消耗進行嚴格限制,因為我們不希望給使用者的學習道路設定障礙。

以下是公平使用政策的限制:

1 HDFS – 我們在 HDFS 上提供4.5 GB 的儲存空間,複製因子( replication factor ) 為3。 這意味著,如果複製因子為3,則最多可以儲存1.5 GB 的資料。 如果複製因子為1,則可以儲存最多 4.5 GB 的資料。 這是一個硬限制,意味著 HDFS 將丟擲一個錯誤,如果你想超過該儲存器。

2. Linux console 上的本地儲存空間-web 控制台上允許的儲存空間為 1GB。 我們的指令碼不斷地觀察儲存消耗。 如果你的儲存空間超過 1GB,我們的機器人會自動刪除你的資料。

3 RAM-請確保您的程式不會消耗超過 2GB 的記憶體。 這會傷害到其他使用者。 如果你的記憶體使用超過 2GB,我們的機器人會自動終止你的程式。

4. 持續時間-請不要執行一個長的行程,如Hive,Spark,Spark-shell或 Jupyter 筆記本超過60分鐘。 當Hive,Spark,spark-shell 從 YARN 消耗容器,Jupyter 筆記本會消耗本地記憶體。

5 CPU – 請不要執行 CPU 密集型任務,如比特幣挖掘或無限迴圈。

6. 頻寬-請不要下載超過 5GB 的資料一個月。

請注意,違反這些條款是一種冒犯,在這些冒犯情況下,您的帳戶可能會被禁用。

叢集中是否有範例資料集?

我們已經儘量讓所有的東西都可以使用,這樣你就可以馬上開始練習了。 所以,是的,我們確實提供了樣本資料集。 請在這裡找到可用資料集的列表

我會得到支援嗎?

Yes ,請隨時在 CloudxLab 論壇上提問,我們的社群和專家團隊將回答您的問題。 我們相信論壇會為您的問題提供更好的觀點、想法和解決方案。

你們的退款政策是什麼?

如果您因任何原因對產品不滿意,請在購買或升級您的帳戶後3天內告知我們,我們將取消您的帳戶並全額退款。 請聯絡我們 reachus@cloudxlab. com,要求在規定時間內退款。 不過,看到您離開,我們會很難過的!

我可以和其他人分享我的實驗室賬戶嗎?

不行。 實驗室像個自助餐廳。 在公平使用策略下,您可以儘可能多地使用,但不能與其他人共享。

此外,實驗室非常個人化。 獎勵經驗值根據實驗室用量,因此應該單獨使用。

如果您將與其他人共享您的登入,然後我們的機器人將自動禁用您的帳戶,這是不可撤銷的。 將來在這種情況下,您可能無法使用 CloudxLab 服務。

有沒有辦法訂閱我的整個團隊或班級?

Yes! 您的整個團隊或者班級都可以在 CloudxLab 上進行即時練習。 您只需要共享每個參加者的姓名和電子郵件地址。 請聯絡我們 reachus@cloudxlab. com 瞭解更多資訊。

我是個教練。 我應該如何為我的學生提供 CloudxLab?

在此登記成為導師,我們將為您提供詳細資料。

我還有一些問題。 我能找人談談嗎?

當然! 請在此與我們聯絡

也許您會有興趣

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