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Uber Hadoop 文件系统最佳实践

原文:April 5, 2018 Scaling Uber’s Apache Hadoop Distributed File System for Growth How Uber implemented these improvements to facilitate the continued growth, stability, and reliability of our storage system. 三年前, Uber 工程团队引入 Hadoop 作为大数据分析的存储 (HDFS) 和计算 (YARN) 基础设施。 Uber 使用 Hadoop 进行批量和流式分析, 广泛应用于包括欺诈检测( fraud detection)、机器学习(machine learning)和 ETA 计算(Estimated Time of Arrival)等领域。在过去的几年里, Uber 的业务发展迅猛,数据量和相关的访问负载呈指数级增长 ; 仅在 2017年, 存储在 HDFS 上的数据量就增长了400% 以上。 在扩展基础设施的同时保持高性能可不是一件轻松的事。为了实现这一目标,Uber...

轻松扩展你的机器学习能力 : Kubeflow

提起机器学习,尤其是深度学习,大家可能会对诸如Tensorflow,Pytorch,Caffee的工具耳熟能详。但其实在实际的机器学习的生命周期中,训练模型(上述工具主要解决的问题)只是整个机器学习生命周期的很小一部分。 数据如何准备?模型训练好了如何部署?如何上云?如何上规模Scale?等等挑战随之而来。随着机器学习的广泛应用,许多工具响应而生,以解决模型部署的问题。例如: Oracle 的graphpipe Databricks 的mlflow Google的kubeflow 我们今天就来看一看Google推出的Kubeflow。Kubeflow,顾名思义,是Kubernetes + Tensorflow,是Google为了支持自家的Tensorflow的部署而开发出的开源平台,当然它同时也支持Pytorch和基于Python的SKlearn等其它机器学习的引擎。与其它的产品相比较,因为是基于强大的Kubernetes之上构建,Kubeflow的未来和生态系统更值得看好。 Kukeflow主要提供在生产系统中简单的大规模部署机器学习的模型的功能,利用Kubernetes,它可以做到...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。