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Meson:支持Netflix的机器学习工作流

Netflix的目标是能预测顾客之所想观看的电影,也即推荐预测。为了做到这一点,每天会运行大量机器学习工作流,而为了支撑创建这么多机器学习工作流和有效利用资源,Netflix的工程师开发了Meson。 Meson是一个通用的工作流和调度框架,它可以跨异质性系统进行ML管道管理、执行工作流。Meson维护构建、训练和验证个性化算法(视频推荐等)的ML管道的生命周期。 Meson的主要目标之一是提高算法实验的速度、稳定性和可重复性,同时允许工程师使用他们自己选择的技术。 机器学习管道的强大面孔 Netflix当前几种生成机器学习管道的关键角色是Spark, MLlib, Python, R和Docker。 下面来了解下一个典型的视频推荐的机器学习管道,以及它们在Meson中是如何表示和处理的。 工作流涉及到如下几点: 选择用户集:通过Hive查询来选择用户集来做人群行为分析; 清晰/预处理数据:使用Python脚本创建两个用户集来确保并行路径;并行路径:一个路径使用Spark构建和分析全局模型,并保存到HDFS作为临时存储。另外一个使用R来构建区域模型。区域的数量是基于人群选择分析而动态变...

对象存储的发展历程揭秘

背景介绍: 硅谷多家技术公司顾问Philippe Nicolas贴出了一张有趣的对象存储发展历程图片,利用数据表细化出内容寻址存储(CAS)即对象存储的发展历程。 该图表汇总了多家企业不同产品的起源,X轴代表时间线,Y轴则为企业,项目和产品名称,并作出评论和分析。 和很多创新一样,这个图表充分说明,几乎所有的系统都来自小型厂商。其它IT细分市场是如此,存储亦是如此,即便后者始终与硬件和基础设施相关。 图表中蓝色星标代表一些网络巨头发表的重要论文。这些论文引起了一连串适用于超大规模环境的对象存储方案的商业运作。 GFS(谷歌文件系统),MapReduce和BigTable加上Hadoop,亚马逊Dynamo,雅虎MObStor和Facebook Cassandra一直是上图大多数公司的主要参考资料。但这些公司并未发现商用产品能够充分满足它们的预期需求,还不肯为产品和复杂性的限制大把烧钱,而更乐意基于它们强大的Linux DNA,设计,构建,开发,控制和掌握自身的技术。 为了方便阅读,左下方进行了标注说明。红圈代表收购案,橙圈代表OEM,实心蓝圈代表开源,空心代表特殊开源,菱形为公司或产品...

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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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