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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...

DeepMind眼中的神经科学研究:人工智能进步的另一个重要支点

雷锋网 AI 科技评论按:继神经科学家成为机器学习领域会议的邀请演讲的常客以后,DeepMind AI 博客今天也发出了一篇文章讲述他们对人工智能研究和神经科学研究协作的看法。他们觉得两个领域的协作不仅很有好处,而且现在已经变得紧迫。雷锋网 AI 科技评论编译如下。 人工智能近期取得了举世瞩目的成果,在学会玩 Atari 游戏、下围棋、德州扑克以后,它们现在生成的手写文本和对话也几乎跟人类的一样,可以做多种语言的翻译,甚至可以把生活照片变得和梵高的大作一样。这些进步要归功于新的统计方法和计算机不断增加的计算能力等一些原因。不过在一篇近期发表于「神经元」期刊的文章中,DeepMind的研究者们提出了这样的一个观点:来自实验和理论神经科学的想法对人工智能研究也大有帮助,而且往往被忽视了。 心理学和神经科学在 AI 的发展历程中扮演过

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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。

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。

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