【最佳实践】使用 Elasticsearch SQL 实现数据查询-低调大师

【最佳实践】使用 Elasticsearch SQL 实现数据查询

2020-07-15 552

Elasticsearch 是一个全文搜索引擎，具有您期望的所有优点，例如相关性评分，词干，同义词等。而且，由于它是具有水平可扩展的分布式文档存储，因此它可以处理数十亿行数据，而不会费劲。针对 Elasticsearch 专业人员来说，大多数人喜欢使用 DSL 来进行搜索，但是对于一些不是那么专业的人员来说，他们更为熟悉的是 SQL 语句。如何让他们对 Elasticsearch 的数据进行查询是一个问题。借助 Elasticsearch SQL，你可以使用熟悉的查询语法访问全文搜索，超快的速度和轻松的可伸缩性。X-Pack 包含一项 SQL 功能，可对 Elasticsearch 索引执行 SQL 查询并以表格格式返回结果。

数据准备

1、开通阿里云 Elasticsearch 1核2G 免费测试环境
2、进入 Kibana

点击上面的 “Load a data set and a Kibana dashboard”：

点击上面的 Add data，这样我们就可以完成实验数据的导入了。在 Elasticsearch 中，我们会找到一个叫kibana_sample_data_flights 的索引。

SQL 实操

查询有哪些索引

根据 Elasticsearch 的文档，我们可以使用如下的命令来查看有哪些索引：

POST /_sql?format=txt 
{
  "query": "SHOW tables"
}

上面的命令显示结果：

检索 Elasticsearch schema 信息：DSL vs SQL

首先，我们确定表/索引的 schema 以及可供我们使用的字段。我们将通过 REST 界面执行此操作：

POST /_sql
{
  "query": """
    DESCRIBE kibana_sample_data_flights
  """
}

上面命令的结果：

{
  "columns" : [
    {
      "name" : "column",
      "type" : "keyword"
    },
    {
      "name" : "type",
      "type" : "keyword"
    },
    {
      "name" : "mapping",
      "type" : "keyword"
    }
  ],
  "rows" : [
    [
      "AvgTicketPrice",
      "REAL",
      "float"
    ],
    [
      "Cancelled",
      "BOOLEAN",
      "boolean"
    ],
    [
      "Carrier",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "Dest",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestAirportID",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestCityName",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestCountry",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestLocation",
      "GEOMETRY",
      "geo_point"
    ],
    [
      "DestRegion",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DestWeather",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "DistanceKilometers",
      "REAL",
      "float"
    ],
    [
      "DistanceMiles",
      "REAL",
      "float"
    ],
    [
      "FlightDelay",
      "BOOLEAN",
      "boolean"
    ],
    [
      "FlightDelayMin",
      "INTEGER",
      "integer"
    ],
    [
      "FlightDelayType",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "FlightNum",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "FlightTimeHour",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "FlightTimeMin",
      "REAL",
      "float"
    ],
    [
      "Origin",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginAirportID",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginCityName",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginCountry",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginLocation",
      "GEOMETRY",
      "geo_point"
    ],
    [
      "OriginRegion",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "OriginWeather",
      "VARCHAR",
      "keyword"
    ],
    [
      "dayOfWeek",
      "INTEGER",
      "integer"
    ],
    [
      "timestamp",
      "TIMESTAMP",
      "datetime"
    ]
  ]
}

也可以通过 url 参数 format = txt 以表格形式格式化以上响应。例如：

POST /_sql?format=txt 
{
  "query": "DESCRIBE kibana_sample_data_flights"
}

上面命令查询的结果是：

      column      |     type      |    mapping    
------------------+---------------+---------------
AvgTicketPrice    |REAL           |float          
Cancelled         |BOOLEAN        |boolean        
Carrier           |VARCHAR        |keyword        
Dest              |VARCHAR        |keyword        
DestAirportID     |VARCHAR        |keyword        
DestCityName      |VARCHAR        |keyword        
DestCountry       |VARCHAR        |keyword        
DestLocation      |GEOMETRY       |geo_point      
DestRegion        |VARCHAR        |keyword        
DestWeather       |VARCHAR        |keyword        
DistanceKilometers|REAL           |float          
DistanceMiles     |REAL           |float          
FlightDelay       |BOOLEAN        |boolean        
FlightDelayMin    |INTEGER        |integer        
FlightDelayType   |VARCHAR        |keyword        
FlightNum         |VARCHAR        |keyword        
FlightTimeHour    |VARCHAR        |keyword        
FlightTimeMin     |REAL           |float          
Origin            |VARCHAR        |keyword        
OriginAirportID   |VARCHAR        |keyword        
OriginCityName    |VARCHAR        |keyword        
OriginCountry     |VARCHAR        |keyword        
OriginLocation    |GEOMETRY       |geo_point      
OriginRegion      |VARCHAR        |keyword        
OriginWeather     |VARCHAR        |keyword        
dayOfWeek         |INTEGER        |integer        
timestamp         |TIMESTAMP      |datetime

是不是感觉回到 SQL 时代啊：）

向前迈进，只要提供来自 REST API 的示例响应，我们就会使用上面显示的表格响应结构。要通过控制台实现相同的查询，需要使用以下命令登录：

./bin/elasticsearch-sql-cli http://localhost:9200

我们可在屏幕上看到如下的画面：

太神奇了。我们直接看到 SQL 的命令提示符了。在上面的命令行中，我们打入如下的命令：

DESCRIBE kibana_sample_data_flights;

这个结果和我们在 Kibana 中得到的结果是一样的。

上面的 schema 也会随对在 SELECT 子句中显示的字段的任何查询一起返回，从而为任何潜在的驱动程序提供格式化或对结果进行操作所需的必要类型信息。例如，考虑带有 LIMIT 子句的简单 SELECT，以使响应简短。默认情况下，我们返回 1000 行。

我们发现索引的名字 kibana_sample_data_flights 比较长，为了方便，我们来创建一个 alias：

PUT /kibana_sample_data_flights/_alias/flights

这样在以后的操作中，当我们使用 flights 的时候，其实也就是对索引 kibana_sample_data_flights 进行操作。

我们执行如下的命令：

POST /_sql?format=txt 
{
  "query": "SELECT FlightNum FROM flights LIMIT 1"
}

显示结果：

   FlightNum   
---------------
9HY9SWR

相同的 REST 请求/响应由 JDBC 驱动程序和控制台使用：

sql> SELECT OriginCountry, OriginCityName FROM flights LIMIT 1;
 OriginCountry | OriginCityName  
---------------+-----------------
DE             |Frankfurt am Main

请注意，如果在任何时候请求的字段都不存在（区分大小写），则表格式和强类型存储区的语义意味着将返回错误-这与 Elasticsearch 行为不同，在该行为中，根本不会返回该字段。例如，将上面的内容修改为使用字段 “OrigincityName” 而不是 “OriginCityName” 会产生有用的错误消息：

sql> SELECT OriginCountry, OrigincityName FROM flights LIMIT 1;
Bad request [Found 1 problem(s)
line 1:23: Unknown column [OrigincityName], did you mean any of [OriginCityName, DestCityName]?]

同样，如果我们尝试在不兼容的字段上使用函数或表达式，则会出现相应的错误。通常，分析器在验证 AST 时会较早失败。为了实现这一点，Elasticsearch 必须了解每个字段的索引映射和功能。因此，任何具有安全性访问 SQL 接口的客户端都需要适当的权限。

如果我们继续提供每一个请求和相应的回复，我们将最终获得一篇冗长的博客文章！为了简洁起见，以下是一些带有感兴趣的注释的日益复杂的查询。

使用 WHERE 及 ORDER BY 来 SELECT

“找到飞行时间超过5小时的美国最长10班航班。”

POST /_sql?format=txt
{
  "query": """
     SELECT OriginCityName, DestCityName FROM flights WHERE FlightTimeHour > 5 AND OriginCountry='US' ORDER BY FlightTimeHour DESC LIMIT 10
  """
}

显示结果是：

OriginCityName |   DestCityName    
---------------+-------------------
Chicago        |Oslo               
Cleveland      |Seoul              
Denver         |Chitose / Tomakomai
Nashville      |Verona             
Minneapolis    |Tokyo              
Portland       |Treviso            
Spokane        |Vienna             
Kansas City    |Zurich             
Kansas City    |Shanghai           
Los Angeles    |Zurich

限制行数的运算符因 SQL 实现而异。对于 Elasticsearch SQL，我们在实现 LIMIT 运算符时与 Postgresql/Mysql 保持一致。

Math

只是一些随机数字...

sql> SELECT ((1 + 3) * 1.5 / (7 - 6)) * 2 AS random;
    random     
---------------
12.0

这代表服务器端对功能执行某些后处理的示例。没有等效的 Elasticsearch DSL 查询。

Functions & Expressions

“在2月份之后查找所有航班，该航班的飞行时间大于5小时，并且按照时间最长来排序。”

POST /_sql?format=txt
{
  "query": """
     SELECT MONTH_OF_YEAR(timestamp), OriginCityName, DestCityName FROM flights WHERE FlightTimeHour > 1 AND MONTH_OF_YEAR(timestamp) > 2 ORDER BY FlightTimeHour DESC LIMIT 10
    """
}

显示结果是：

MONTH_OF_YEAR(timestamp)|OriginCityName | DestCityName  
------------------------+---------------+---------------
4                       |Chicago        |Oslo           
4                       |Osaka          |Spokane        
4                       |Quito          |Tucson         
4                       |Shanghai       |Stockholm      
5                       |Tokyo          |Venice         
5                       |Tokyo          |Venice         
5                       |Tokyo          |Venice         
5                       |Buenos Aires   |Treviso        
5                       |Amsterdam      |Birmingham     
5                       |Edmonton       |Milan

这些功能通常需要在 Elasticsearch 中运用 Painless 变形才能达到等效的效果，而 SQL 的功能声明避免任何脚本编写。还要注意我们如何在 WHERE 和 SELECT 子句中使用该函数。 WHERE 子句组件被下推到 Elasticsearch，因为它影响结果计数。 SELECT 函数由演示中的服务器端插件处理。

请注意，可用功能列表可通过 “SHOW FUNCTIONS” 检索

sql> SHOW FUNCTIONS;
      name       |     type      
-----------------+---------------
AVG              |AGGREGATE      
COUNT            |AGGREGATE      
FIRST            |AGGREGATE      
FIRST_VALUE      |AGGREGATE      
LAST             |AGGREGATE      
LAST_VALUE       |AGGREGATE      
MAX              |AGGREGATE 
 ...

将其与我们之前的数学能力相结合，我们可以开始制定查询，对于大多数 DSL 用户来说，查询将非常复杂。

“找出最快的2个航班（速度）的距离和平均速度，这些航班在星期一，星期二或星期三上午9点至11点之间离开，并且距离超过500公里。将距离和速度四舍五入到最接近的整数。如果速度相等，请先显示最长的时间。”

首先我们在上面的 DESCRIBE kibana_sample_data_flights 命令的输出中，我们可以看到 FlightTimeHour 是一个 keyword。这个显然是不对的，因为它是一个数值。也许在最初的设计时这么想的。我们需要把这个字段改为 float 类型的数据。

PUT flight1
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "AvgTicketPrice": {
        "type": "float"
      },
      "Cancelled": {
        "type": "boolean"
      },
      "Carrier": {
        "type": "keyword"
      },
      "Dest": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestAirportID": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestCityName": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestCountry": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestLocation": {
        "type": "geo_point"
      },
      "DestRegion": {
        "type": "keyword"
      },
      "DestWeather": {
        "type": "keyword"
      },
      "DistanceKilometers": {
        "type": "float"
      },
      "DistanceMiles": {
        "type": "float"
      },
      "FlightDelay": {
        "type": "boolean"
      },
      "FlightDelayMin": {
        "type": "integer"
      },
      "FlightDelayType": {
        "type": "keyword"
      },
      "FlightNum": {
        "type": "keyword"
      },
      "FlightTimeHour": {
        "type": "float"
      },
      "FlightTimeMin": {
        "type": "float"
      },
      "Origin": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginAirportID": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginCityName": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginCountry": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginLocation": {
        "type": "geo_point"
      },
      "OriginRegion": {
        "type": "keyword"
      },
      "OriginWeather": {
        "type": "keyword"
      },
      "dayOfWeek": {
        "type": "integer"
      },
      "timestamp": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

我们需要 reindex 这个索引。

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "flights"
  },
  "dest": {
    "index": "flight1"
  }
}

那么现在 flight1 的数据中，FlightTimeHour 字段将会是一个 float 的类型。我们再次重新设置 alias 为 flights:

POST _aliases
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "flight1",
        "alias": "flights"
      }
    },
    {
      "remove": {
        "index": "kibana_sample_data_flights",
        "alias": "flights"
      }
    }
  ]
}

那么现在 flights 将是指向 flight1 的一个 alias。
我们使用如下的 SQL 语句来查询：

sql> SELECT timestamp, FlightNum, OriginCityName, DestCityName, ROUND(DistanceMiles) AS distance, ROUND(DistanceMiles/FlightTimeHour) AS speed, DAY_OF_WEEK(timestamp) AS day_of_week FROM flights WHERE DAY_OF_WEEK(timestamp) >= 0 AND DAY_OF_WEEK(timestamp) <= 2 AND HOUR_OF_DAY(timestamp) >=9 AND HOUR_OF_DAY(timestamp) <= 10 ORDER BY speed DESC, distance DESC LIMIT 2;
       timestamp        |   FlightNum   |OriginCityName | DestCityName  |   distance    |     speed     |  day_of_week  
------------------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------
2020-05-17T10:53:52.000Z|LAJSKLT        |Guangzhou      |Lima           |11398.0        |783.0          |1              
2020-04-27T09:30:39.000Z|VLUDO2H        |Buenos Aires   |Moscow         |8377.0         |783.0          |2

一个相当复杂且奇怪的问题，但希望您能明白这一点。还要注意我们如何创建字段别名并在 ORDER BY 子句中引用它们。

还要注意，不需要在 SELECT 子句中指定 WHERE 和 ORDER BY 中使用的所有字段。这可能与您过去使用的 SQL 实现不同。例如，以下内容完全正确：

POST /_sql
{
  "query":"SELECT timestamp, FlightNum FROM flights WHERE AvgTicketPrice > 500 ORDER BY AvgTicketPrice"
}

它显示：

{
  "columns" : [
    {
      "name" : "timestamp",
      "type" : "datetime"
    },
    {
      "name" : "FlightNum",
      "type" : "text"
    }
  ],
  "rows" : [
    [
      "2020-04-26T09:04:20.000Z",
      "QG5DXD3"
    ],
    [
      "2020-05-02T23:18:27.000Z",
      "NXA71BT"
    ],
    [
      "2020-04-17T01:55:18.000Z",
      "VU8K9DM"
    ],
    [
      "2020-04-24T08:46:45.000Z",
      "UM8IKF8"
    ],
...
]

将 SQL 查询转换为 DSL

我们都曾尝试过要在 Elasticsearch DSL 中表达的 SQL 查询，或者想知道它是否是最佳的。新 SQL 接口的引人注目的功能之一是它能够协助 Elasticsearch 的新采用者解决此类问题。使用 REST 接口，我们只需将 /translate 附加到“sql”端点，即可获取驱动程序将发出的 Elasticsearch 查询。

让我们考虑一下以前的一些查询：

POST /_sql/translate
{
  "query": "SELECT OriginCityName, DestCityName FROM flights WHERE FlightTimeHour > 5 AND OriginCountry='US' ORDER BY FlightTimeHour DESC LIMIT 10"
}

对于任何有经验的 Elasticsearch 用户，等效的 DSL 都应该是显而易见的：

{
  "size" : 10,
  "query" : {
    "bool" : {
      "must" : [
        {
          "range" : {
            "FlightTimeHour" : {
              "from" : 5,
              "to" : null,
              "include_lower" : false,
              "include_upper" : false,
              "boost" : 1.0
            }
          }
        },
        {
          "term" : {
            "OriginCountry.keyword" : {
              "value" : "US",
              "boost" : 1.0
            }
          }
        }
      ],
      "adjust_pure_negative" : true,
      "boost" : 1.0
    }
  },
  "_source" : {
    "includes" : [
      "OriginCityName",
      "DestCityName"
    ],
    "excludes" : [ ]
  },
  "sort" : [
    {
      "FlightTimeHour" : {
        "order" : "desc",
        "missing" : "_first",
        "unmapped_type" : "float"
      }
    }
  ]
}

WHERE 子句将按您期望的那样转换为 range 和 term 查询。请注意，子字段的 OriginCountry.keyword 变体如何用于与父代 OriginCountry（文本类型）的精确匹配。不需要用户知道基础映射的行为差异-正确的字段类型将会被自动选择。有趣的是，该接口尝试通过在 _source 上使用 docvalue_fields 来优化检索性能，例如适用于启用了 doc 值的确切类型（数字，日期，关键字）。我们可以依靠 Elasticsearch SQL 为指定的查询生成最佳的DSL。

现在考虑我们上次使用的最复杂的查询：

POST /_sql/translate
{
  "query": """
    SELECT timestamp, FlightNum, OriginCityName, DestCityName, ROUND(DistanceMiles) AS distance, ROUND(DistanceMiles/FlightTimeHour) AS speed, DAY_OF_WEEK(timestamp) AS day_of_week FROM flights WHERE DAY_OF_WEEK(timestamp) >= 0 AND DAY_OF_WEEK(timestamp) <= 2 AND HOUR_OF_DAY(timestamp) >=9 AND HOUR_OF_DAY(timestamp) <= 10 ORDER BY speed DESC, distance DESC LIMIT 2
  """
}

上面的响应为：

{
  "size" : 2,
  "query" : {
    "bool" : {
      "must" : [
        {
          "script" : {
            "script" : {
              "source" : "InternalSqlScriptUtils.nullSafeFilter(InternalSqlScriptUtils.and(InternalSqlScriptUtils.gte(InternalSqlScriptUtils.dateTimeChrono(InternalSqlScriptUtils.docValue(doc,params.v0), params.v1, params.v2), params.v3), InternalSqlScriptUtils.lte(InternalSqlScriptUtils.dateTimeChrono(InternalSqlScriptUtils.docValue(doc,params.v4), params.v5, params.v6), params.v7)))",
              "lang" : "painless",
              "params" : {
                "v0" : "timestamp",
                "v1" : "Z",
                "v2" : "HOUR_OF_DAY",
                "v3" : 9,
                "v4" : "timestamp",
                "v5" : "Z",
                "v6" : "HOUR_OF_DAY",
                "v7" : 10
              }
            },
            "boost" : 1.0
          }
        },
        {
          "script" : {
            "script" : {
              "source" : "InternalSqlScriptUtils.nullSafeFilter(InternalSqlScriptUtils.and(InternalSqlScriptUtils.gte(InternalSqlScriptUtils.dayOfWeek(InternalSqlScriptUtils.docValue(doc,params.v0), params.v1), params.v2), InternalSqlScriptUtils.lte(InternalSqlScriptUtils.dayOfWeek(InternalSqlScriptUtils.docValue(doc,params.v3), params.v4), params.v5)))",
              "lang" : "painless",
              "params" : {
                "v0" : "timestamp",
                "v1" : "Z",
                "v2" : 0,
                "v3" : "timestamp",
                "v4" : "Z",
                "v5" : 2
              }
            },
            "boost" : 1.0
          }
        }
      ],
      "adjust_pure_negative" : true,
      "boost" : 1.0
    }
  },
  "_source" : {
    "includes" : [
      "FlightNum",
      "OriginCityName",
      "DestCityName",
      "DistanceMiles",
      "FlightTimeHour"
    ],
    "excludes" : [ ]
  },
  "docvalue_fields" : [
    {
      "field" : "timestamp",
      "format" : "epoch_millis"
    }
  ],
  "sort" : [
    {
      "_script" : {
        "script" : {
          "source" : "InternalSqlScriptUtils.nullSafeSortNumeric(InternalSqlScriptUtils.round(InternalSqlScriptUtils.div(InternalSqlScriptUtils.docValue(doc,params.v0),InternalSqlScriptUtils.docValue(doc,params.v1)),params.v2))",
          "lang" : "painless",
          "params" : {
            "v0" : "DistanceMiles",
            "v1" : "FlightTimeHour",
            "v2" : null
          }
        },
        "type" : "number",
        "order" : "desc"
      }
    },
    {
      "_script" : {
        "script" : {
          "source" : "InternalSqlScriptUtils.nullSafeSortNumeric(InternalSqlScriptUtils.round(InternalSqlScriptUtils.docValue(doc,params.v0),params.v1))",
          "lang" : "painless",
          "params" : {
            "v0" : "DistanceMiles",
            "v1" : null
          }
        },
        "type" : "number",
        "order" : "desc"
      }
    }
  ]
}

是不是觉得非常复杂啊？

我们的 WHERE 和 ORDER BY 子句已转换为 painless 脚本，并在 Elasticsearch 提供的排序和脚本查询中使用。这些脚本甚至被参数化以避免编译并利用脚本缓存。

附带说明一下，尽管以上内容代表了SQL语句的最佳翻译，但并不代表解决更广泛问题的最佳解决方案。实际上，我们希望在索引时间对文档中的星期几，一天中的小时和速度进行编码，因此可以只使用简单的范围查询。这可能比使用 painless 脚本解决此特定问题的性能更高。实际上，由于这些原因，其中的某些字段实际上甚至已经存在于文档中。这是用户应注意的常见主题：尽管我们可以依靠 Elasticsearch SQL 实现为我们提供最佳翻译，但它只能利用查询中指定的字段，因此不一定能为更大的问题查询提供最佳解决方案。为了实现最佳方法，需要考虑基础平台的优势，而 _translate API 可能是此过程的第一步。

声明：本文由原文作者“ Elastic 中国社区布道师——刘晓国”授权转载，对未经许可擅自使用者，保留追究其法律责任的权利。

出处链接：https://elasticstack.blog.csdn.net/.

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带你入坑大数据（一） --- HDFS基础概念篇

一、HDFS的概念先简单过一下基础概念，起码知道接下来要说的东西和这个东西是用来干啥的 1.1 Hadoop架构 HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)，由3个模块组成：分布式存储HDFS，分布式计算MapReduce，资源调度框架Yarn 大量的文件可以分散存储在不同的服务器上面单个文件比较大，单块磁盘放不下，可以切分成很多小的block块，分散存储在不同的服务器上面，各服务器通过网络连接，造成一个整体。 1.2 核心概念block HDFS3.x上的文件会按照128M为单位切分成一个个的block，分散存储在集群的不同的数据节点datanode上，需要注意的是，这个操作是HDFS自动完成的。假设我们现在要存储一个300M的文件，这个300M就会被切分成 datanode1：128M + datanode2：128M + datanode3：44M 这时我们需要知道，就算它的底层逻辑会按照128M进行划分，可是datanode3一个实际占用44M的块也是不会占据128M的空间的 1.3 block的副本为什么hadoop直至今天会这么流行，就是...

2020-07-15

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直播主题 TFPark: Distributed TensorFlow in Production on Apache Spark 讲师：汪洋英特尔大数据团队的机器学习工程师，专注于分布式机器学习框架和应用。他是Analytics Zoo和BigDL的核心贡献者之一。时间： 7月23日 19：00 观看直播方式：扫描下方二维码入群，或届时进入直播间（回看链接）https://developer.aliyun.com/live/43484 直播介绍 TFPark是开源AI平台Analytics Zoo中一个模块，它的可以很方便让用户在Spark集群中分布式地进行TensorFlow模型的训练和推断。一方面，TFPark利用Spark将TensorFlow 定义的AI训练或推理任务无缝的嵌入到用户的大数据流水线中，而无需对现有集群做任何修改；另一方面TFPark屏蔽了复杂的分布式系统逻辑，可以将单机开发的AI应用轻松扩展到几十甚至上百节点上。本次分享将介绍TFPark的使用，内部实现以及在生产环境中的实际案例。

2020-07-16

532

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Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

Sublime Text

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。