【云周刊】第126期：硬货！云存储成本到底省在哪儿
本期头条
#云存储的成本到底省在哪儿# 终于搞明白，存储TCO原来是这样算的
随着业务的进展到一个新的阶段以及数据量积累到一定程度后，老板开始关注成本。老板一关注成本就开始悄悄的打听各种服务器、硬件啥的价格了，云存储的成本也是难逃的问题。那么云存储的成本到底可以省在哪儿呢？点击查看
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Hive内置运算函数，自定义函数(UDF)和Transform
4.Hive函数 4.1 内置运算符 内容较多，见《Hive官方文档》 4.2 内置函数 内容较多，见《Hive官方文档》 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF 测试各种内置函数的快捷方法： 1、创建一个dual表 create table dual(id string); 2、load一个文件（一行，一个空格）到dual表 hive> load data local inpath'/home/tuzq/software/hivedata/dual.txt' into table dual; 其中dual.txt里面只是一个空格 3、select substr('angelababy',2,3) from dual; 4.3 Hive自定义函数和Transform 当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。 4.3.1 自定义函数类别 UDF 作用于单个数据行，产生一个数据行作为...
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一个伟大愿景：让深度学习更简单
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 当15年前推出MapReduce时，它展示了整个世界对于未来的不屑一瞥。硅谷科技公司的工程师第一次可以分析整个互联网。然而，MapReduce提供了非常低级API，结果使这个“超级力量”成为了奢侈品，只有极少数的高学历的，有很多资源的工程师才可以使用它。 今天，深度学习已经达到了“MapReduce”当时的地位：它已经显示出了很大潜力，它是人工智能的“超级力量”。它的力量在过去的几年创造的价值很让人吃惊，例如：自动驾驶汽车和AlphaGo这些都被认为是奇迹。 然而，今天利用深度学习的超级力量与过去的大数据一样具有挑战性。深度学习框架由于低级API而具有陡峭的“学习曲线”；扩展分布式硬件需要大量的人工工作;即使是大量的时间和资源的结合，深度学习实现成功也需要繁琐的工作和实验参数。因此深度学习也通常被称为“黑魔法”。 七年前，我们开始了一个Spark项目，其目标是通过提供高级API和统一的引擎来实现机器学习，ETL，流式传输和交互式SQL，从而实现“大众化”大数据的“超级力量”的目标。今天，Apache Spar...
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