Apache Ignite 技术文档
1. 安装指南
Apache Ignite 的安装需要Java环境。请确保您的系统已安装Java 8或更高版本。以下是安装Apache Ignite的步骤:
- 从Apache Ignite官方网站下载二进制发行包。
- 解压下载的文件到所选目录。
- 配置环境变量,将
IGNITE_HOME
设置为解压目录的路径,并将%IGNITE_HOME%\bin
添加到系统路径(对于Windows系统)或$IGNITE_HOME/bin
添加到PATH
环境变量(对于Unix系统)。
2. 项目使用说明
Apache Ignite是一个分布式数据库,适用于高性能计算,并具有内存速度。它支持内存、磁盘和Intel Optane作为活动存储层。
-
多级存储: Apache Ignite能够使用DRAM和Intel® Optane™ Memory Mode进行数据存储和处理。磁盘层是可选的,支持将数据持久化到外部数据库或使用Ignite原生持久化。SSD、Flash、HDD或Intel Optane AppDirect Mode可以作为存储设备。
-
Ignite原生持久化: 尽管Apache Ignite通常用作外部数据库上的缓存层,但它带有自己的原生持久化功能,这是一种分布式、ACID兼容、符合SQL的磁盘存储。原生持久化集成到Ignite的多级存储中作为磁盘层,可以存储比内存缓存更多的数据,并支持快速集群重启。
-
ACID兼容性: 在Ignite中存储的数据在内存和磁盘上的数据都是ACID兼容的,这使得Ignite成为一个强一致性系统。Ignite事务可以在网络上工作,并跨越多个服务器。
-
ANSI SQL支持: Apache Ignite带有一个ANSI-99兼容的、水平可扩展的、容错性的SQL引擎,允许您通过JDBC、ODBC驱动程序或Java、C#、C++、Python等编程语言的本地SQL API与Ignite进行交互。Ignite支持所有DML命令,包括SELECT、UPDATE、INSERT和DELETE查询,以及适用于分布式系统的DDL命令子集。
-
高性能计算: 使用Apache Ignite作为高性能计算集群,可以将一组商用机器或云环境转变为一个由相互连接的Ignite节点组成的分布式超级计算机。Ignite通过在内存中处理记录并减少网络利用来实现速度和规模,其API实现了MapReduce范式,允许在节点集群上运行任意任务。
3. 项目API使用文档
Apache Ignite提供了多种语言的API,以下是一些主要API的简要说明:
- Java API: 用于在Java应用程序中与Ignite交互的API。
- .NET API: 用于.NET应用程序的API。
- C++ API: 用于C++应用程序的API。
具体使用方法,请参考Apache Ignite官方技术文档。
4. 项目安装方式
除了从官方网站下载二进制发行包外,您还可以通过以下方式安装Apache Ignite:
- Maven: 在您的
pom.xml
文件中添加以下依赖项。
<dependency>
<groupId>org.apache.ignite</groupId>
<artifactId>ignite-core</artifactId>
<version>最新版本</version>
</dependency>
- Gradle: 在您的
build.gradle
文件中添加以下依赖项。
dependencies {
implementation 'org.apache.ignite:ignite-core:最新版本'
}
请将最新版本
替换为Apache Ignite的最新版本号。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









