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开源IndexR:如何对上千亿的数据进行秒级探索式分析

在当前信息大爆炸的时代,“大数据”已成为互联网行业人人谈论的热词和话题,比如近几年快速发展的基于大数据进行精准用户定向的程序化广告,以及去年马云提出的利用大数据重塑商品的生产 - 流量 - 销售流程的“新零售”模式等。大数据已经渗透到众多的行业,为许多企业带来了变革性影响。那么,何为“大数据”呢?大数据(Big Data),可以简单的理解为无法在一定时间范围内用常规手段进行处理的海量数据集合。所有企业的业务分析都是基于数据的,每家企业对数据的收集、整合及处理能力在一定程度上决定了企业的业务发展水平。因此,提升数据分析性能也是当前许多企业共同面临的重大挑战。 行业现状 目前,行业中的大数据分析架构一般使用基于 Hadoop 体系的分布式计算引擎 + 分布式存储系统架构(如下图)。 Hadoop 体系的架构特点是上层解决计算问题,下层解决存储问题。它可以让开发者在不了解分布式底层细节的情况下,进行分布式程序的开发。但是,这种架构同时也存在一些问题: 1.整合工作量大 分布式存储目前的标准比较统一,一般使用 HDFS。HDFS 能有效解决海量数据的存储问题,并且有多种方便的工具链。但是,分布...

预告:大牛现身说法 TensorFlow在工程项目中的应用 | AI 研习社

玩深度学习,首先要做的是掌握工具。 理论知识不足,可以慢慢补。模型和算法的实现,则必须要靠工具一步步摸索。 在所有深度学习工具中,TensorFlow 的社群基数无疑最庞大,因而常被作为入门首选。对于相当多的深度学习开发者,TensorFlow 几乎已成了必修课。这就使得一个问题变得至关重要: TensorFlow 都能做什么? 毕竟,掌握一件工具,要从充分了解它的应用场景开始。工具本身难论好坏,关键在于它是否适合你需要处理的任务。 因此,在mooc.ai 的 TensorFlow 培训班开课前夕,雷锋网 AI 研习社邀请了跨国 IT 服务巨头 ThoughtWorks 的两位深度学习、大数据资深工程师佟达、白发川,与大家聊一聊TensorFlow 的应用场景。本公开课旨在帮大家对 TensorFlow 能做什么以及各领域的实战要点,做

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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。

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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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