Spark-TFRecord: Spark将全面支持TFRecord
编译:江宇,阿里云EMR技术专家。从事Hadoop内核开发,目前专注于机器学习、深度学习大数据平台的建设。
简介:
在机器学习领域,Apache Spark 由于其支持 SQL 类型的操作以及高效的数据处理,被广泛的用于数据预处理流程,同时 TensorFlow 作为广受欢迎的深度学习框架被广泛的用于模型训练。尽管两个框架有一些共同支持的数据格式,但是,作为 TFRecord—TensorFlow 的原生格式,并没有被 Spark 完全支持。尽管之前有过一些尝试,试图解决两个系统之间的差异(比如 Spark-TensorFlow-Connector),但是现有的实现都缺少很多 Spark 支持的重要特性。
本文中,我们将介绍 Spark 的一个新的数据源,Spark-TFRecord。Spark-TFRecord 的目的是提供在Spar

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数仓系列 | Flink 窗口的应用与实现
作者 | 张俊(OPPO大数据平台研发负责人)整理 | 祝尚(Flink 社区志愿者)校对 | 邹志业(Flink 社区志愿者) 摘要:本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成,由 Apache Flink Contributor、OPPO 大数据平台研发负责人张俊老师分享。主要内容如下: 整体思路与学习路径 应用场景与编程模型 工作流程与实现机制 Tips:点击「下方链接」可查看更多数仓系列直播视频~ 数仓系列直播: https://ververica.cn/developers/flink-training-course-data-warehouse/ 整体思路与学习路径 当我们碰到一项新的技术时,我们应该怎样去学习并应用它呢?在我个人看来,有这样一个学习的路径,应该把它拆成应用和实现两块。首先应该从它的应用入手,然后再深入它的实现。 应用主要分为三个部分,首先应该了解它的应用场景,比如窗口的一些使用场景。然后,进一步地我们去了解它的编程接口,最后再深入了解它的一些抽象概念。因为一个框架或一项技术,肯定有它的编程接口和抽象概念来组成它的编程模型。我们可以通过查看文档的方...
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机器人在零售业中的应用
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