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专访英特尔STO马子雅:开源BigDL,AI 民主化的一步妙棋

作为 AI 民主化战略的重要实践之一,英特尔在 2016年 的最后一天,开源了基于 Apache Spark 的分布式深度学习框架 BigDL。最近,英特尔公司软件与服务事业部副总裁、系统技术和优化部门大数据技术总监马子雅女士接受了新智元的专访,畅谈了 BigDL 的特点、应用、未来的改进,以及英特尔开源这一深度学习框架的初衷和意义。正如马子雅女士所说,“BigDL 的目标是大大降低普通大数据用户和数据科学家,在使用深度学习进行数据分析和构建人工智能应用的门槛”,“英特尔致力于将我们的技术提供给我们的社区,为客户和开发人员释放 AI 在 IA(英特尔架构,Intel Architecture)上的全部潜力”。 BigDL 原生地建立于Hadoop/Spark 之上 新智元:马女士您好。英特尔开源了基于Apache Spark

干货丨大数据系统数据采集产品的架构分析

任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程: 数据采集 数据存储 数据处理 数据展现(可视化,报表和监控) 其中,数据采集是所有数据系统必不可少的,随着大数据越来越被重视,数据采集的挑战也变的尤为突出。这其中包括: 数据源多种多样 数据量大,变化快 如何保证数据采集的可靠性的性能 如何避免重复数据 如何保证数据的质量 我们今天就来看看当前可用的一些数据采集的产品,重点关注一些它们是如何做到高可靠,高性能和高扩展。 Apache Flume Flume 是Apache旗下,开源,高可靠,高扩展,容易管理,支持客户扩展的数据采集系统。 Flume使用JRuby来构建,所以依赖Java运行环境。 Flume最初是由Cloudera的工程师设计用于合并日志数据的系统,后来逐渐发展用于处理流数据事件。 Flume设计成一个分布式的管道架构,可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent的网络,支持数据路由。 每一个agent都由Source,Channel和Sink组成。 Source Source负责接收输入数据,并将数据写入管道。Flume的Source支持HTTP,JMS,RPC,NetC...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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