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从hudi持久化文件理解其核心概念

【概述】 这是hudi系列的第一篇文章,先从核心概念,存储的文件格式加深对概念的理解,后续再逐步对使用(spark/flink入hudi,hudi同步hive等)、原理(压缩机制,索引,聚族等)展开分享~ 【什么是数据湖】 简单来说,数据湖技术是计算引擎和底层存储格式之间的一种数据组织格式,用来定义数据、元数据的组织方式,并实现以下的功能: 支持事务(ACID) 支持流批一体 支持schema演化和schema结束 支持多种底层数据存储HDFS、OSS、S3 从实现上来说,基于分布式文件系统之上,以传统关系型数据库的方式对外提供使用。 开源的数据湖实现有Hudi、IceBerg、Delta。 【hudi介绍】 Apache hudi代表Hadoop Upserts Deletes Incrementals。能够使HDFS数据集在分钟级的延时内支持变更,也支持下游系统对这个数据集的增量处理。 hudi数据集通过自定义的InputFormat兼容当前hadoop生态系统,包括Hive、Presto、Trino、Spark、Flink,使得终端用户可以无缝的对接。 Hudi会维护一个时间轴(...

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习算法流程 终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量。 但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率。 深度学习这几年特别火,就像5年前的大数据一样,不过深度学习其主要还是属于机器学习的范畴领域内,所以这篇文章里面我们来唠一唠机器学习和深度学习的算法流程区别。 1、机器学习的算法流程 实际上机器学习研究的就是数据科学(听上去有点无聊),下面是机器学习算法的主要流程:主要从1)数据集准备、2)探索性的对数据进行分析、3)数据预处理、4)数据分割、5)机器学习算法建模、6)选择机器学习任务,当然到最后就是评价机器学习算法对实际数据的应用情况如何。 1.1 数据集 首先我们要研究的是数据的问题,数据...

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