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Flink 与 Hive 的磨合期

有不少读者反馈,参考上篇文章《Hive 终于等来了 Flink》部署 Flink 并集成 Hive 时,出现一些 bug 以及兼容性等问题。虽已等来,却未可用。所以笔者增加了这一篇文章,作为姊妹篇。 回顾 在上篇文章中,笔者使用的 CDH 版本为 5.16.2,其中 Hive 版本为 1.1.0(CDH 5.x 系列 Hive 版本都不高于 1.1.0,是不是不可理解),Flink 源代码本身对 Hive 1.1.0 版本兼容性不好,存在不少问题。为了兼容目前版本,笔者基于 CDH 5.16.2 环境,对 Flink 代码进行了修改,重新打包并部署。 其实经过很多开源项目的实战,比如 Apache Atlas,Apache Spark 等,Hive 1.2.x 和 Hive 1.1.x 在大部分情况下,替换一些 Jar 包,是可以解决兼容性的问题。对于笔者的环境来说,可以使用 Hive 1.2.1 版本的一些 Jar 包来代替 Hive 1.1.0 版本的 Jar 包。在本篇文章的开始部分,笔者会解决这个问题,然后再补充上篇文章缺少的实战内容。 剪不断理还乱的问题 根据读者的反馈,笔者...

如何用一套引擎搞定机器学习全流程?

作者:陈戊超(仲卓) 深度学习技术在当代社会发挥的作用越来越大。目前深度学习被广泛应用于个性化推荐、商品搜索、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等多个领域,此外还在向社会各个领域迅速渗透。 背景 当前,深度学习的应用越来越多样化,随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中 TensorFlow,PyTorch,MXNeT 作为广泛使用的框架更是备受瞩目。在将深度学习应用于实际业务的过程中,往往需要结合数据处理相关的计算框架如:模型训练之前需要对训练数据进行加工生成训练样本,模型预测过程中需要对处理数据的一些指标进行监控等。在这样的情况下,数据处理和模型训练分别需要使用不同的计算引擎,增加了用户使用的难度。 本文将分享如何使用一套引擎搞定机器学习全流程的解决方案。 先介绍一下典型的机器学习工作流程。如图所示,整个流程包含特征工程、模型训练、离线或者是在线预测等环节。 在此过程中,无论是特征工程、模型训练还是模型预测,中间都会产生日志。需要先用数据处理引擎比如 Flink 对这些日志进行分析,然后进入特征工程。再使用深度学习的计算引擎 TensorFlow 进行模型训练和模型预测。当模型训练好了以后再用...

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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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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。