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基于 Zeppelin 的 Flink/Spark 云原生实践

本文整理自火山引擎基础架构研发工程师陶克路、王正在 ApacheCon Asia 2022 上的演讲。文章主要介绍了 Apache Zeppelin 支持 Flink 和 Spark 云原生实践。 作者 | 火山引擎云原生 计算研发工程师-陶克路、火山引擎云原生 计算研发工程师-王正 Apache Zeppelin 介绍 Apache Zeppelin 是一个支持 20 多种语言 Notebook 的后端,可以用于数据摄入、发现、转换及分析,也能够实现数据的可视化,如饼图、柱状图、折线图等。 典型使用场景是通过开发 Zeppelin 的代码片段或者 SQL,通过提交到后端实现实时交互,并通过编写 Notebook 的 Paragraph 集合,借助调度系统实现定时调度任务。 Zeppelin 的技术架构包含三个部分:Client、Server 和 Interpreter。Client 和 Server 通过 Restful 接口或 WebSocket 接口进行交互,Interpreter 解释器则是一个独立于 Zeppelin Server 的进程,在 K8s 环境上面拥有独立的 PO...

Dive into TensorFlow系列(1)-静态图运行原理

接触过TensorFlow v1的朋友都知道,训练一个TF模型有三个步骤:定义输入和模型结构,创建tf.Session实例sess,执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范,其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍,但背后的运行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天让我们一起来探个究竟。 学习静态图运行原理能干什么?掌握它对我们TF实践中的错误排查、程序定制、性能优化至关重要,是必备的前置知识。 一、何为静态图? 众所周知,TensorFlow程序有两种运行选择,即静态图模式与动态图模式。 1.1 静态图 静态图采用声明式编程范式(先编译后执行),根据前端语言(如python)描述的神经网络结构和参数信息构建固定的静成计算图,静态图在执行期间不依赖前端语言,而是由TF框架负责调度执行,因此非常适合做神经网络模型的部署。用户定义的静态图经序列化后用GraphDef表达,其包含的信息有:网络连接、参数设置、损失函数、优化器等。 有了完整的静态图定义后,TF编译器将计...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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