Alluxio是一个虚拟的分布式存储系统,它为计算框架与存储系统之间搭建了一座桥梁,使得计算应用可以通过统一的接口连接至众多存储系统。Alluxio的前身是Tachyon,起源于加州大学伯克利分校AMPLab的一个研究项目,作为伯克利数据分析栈(BDAS)的数据层。这个项目的详细信息可以在Haoyuan Li的博士论文中找到。
许多领先的公司在生产环境中使用Alluxio来管理PB级的数据,其中规模最大的部署超过了3000个节点。其广泛的使用场景显示出Alluxio在大数据管理中的重要作用。
Alluxio项目由Alluxio开源基金会拥有,项目的运营由Alluxio项目管理委员会(PMC)负责。希望加入PMC的人员可以在其结构详情中找到更多有关信息。
Alluxio社区通过多种渠道进行交流和互动,包括:
预编译的二进制文件可通过官方网站下载。
用户可以通过Docker下载并启动一个Alluxio主节点和一个工作节点。Docker的运行细节可以在相关文档中找到。
# 创建一个用于Alluxio容器连接的网络 $ docker network create alluxio_nw # 创建一个用于存储UFS数据的卷 $ docker volume create ufs # 启动Alluxio主节点 $ docker run -d --net=alluxio_nw \ -p 19999:19999 \ --name=alluxio-master \ -v ufs:/opt/alluxio/underFSStorage \ alluxio/alluxio master # 启动Alluxio工作节点 $ export ALLUXIO_WORKER_RAMDISK_SIZE=1G $ docker run -d --net=alluxio_nw \ --shm-size=${ALLUXIO_WORKER_RAMDISK_SIZE} \ --name=alluxio-worker \ -v ufs:/opt/alluxio/underFSStorage \ -e ALLUXIO_JAVA_OPTS="-Dalluxio.worker.ramdisk.size=${ALLUXIO_WORKER_RAMDISK_SIZE} -Dalluxio.master.hostname=alluxio-master" \ alluxio/alluxio worker
MacOS用户可以通过以下命令安装Alluxio:
$ brew install alluxio
用户可以访问Alluxio的文档,以运行一个简单的示例来快速了解使用Alluxio的方法。
如果遇到问题或有改进建议,用户可以在GitHub上打开一个问题。对于不确定的问题或一般性问题,可以在Alluxio的Slack频道上提问。
Alluxio项目提供了多种客户端制品供外部项目依赖。推荐使用alluxio-shaded-client
,包括所有依赖项,避免冲突。具体依赖方式可以参考Maven的示例代码。
Alluxio欢迎通过GitHub拉取请求进行贡献。贡献者需声明其贡献为原创,并同意以项目的开源许可证授权。对于新贡献者,可以参考详细的贡献指南,参与两个新贡献者任务。
Alluxio核心团队定期与社区用户和开发者举行在线会议,探讨高级功能需求和贡献,特别是在AI和Presto工作负载方面的应用。
Alluxio项目以其开源的特性和广泛的社区支持,为大数据存储与管理提供了卓越的解决方案。
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。