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Spark与深度学习框架——H2O、deeplearning4j、SparkNet

引言:你可能对使用Spark服务比较感兴趣。Spark已经提供了很多功能,也有一个好用的界面,而且背后有强大的社区,开发者十分活跃,这也是人们对Spark寄予厚望的原因。深度学习是当前正在进行中的Spark项目之一。本文我们将介绍一些Spark能用的深度学习框架。本文选自《Spark:大数据集群计算的生产实践》。 深度学习因其高准确率及通用性,成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现,并超过了很多竞争对手。最开始,深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外,像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似(universal approximation)的一种机器。换句话说,这种网络能模仿任何其他函数。例如,深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数:给一张动物的图片,它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。与其他已有的机器学习算法相比,深度学习需要大量参数及训练数据。这也是我们介绍能在Spark上运行的深度...

HBase学习之五:HBase的RowKey设计原则

Hbase是三维有序存储的,通过rowkey(行键),column key(column family和qualifier)和TimeStamp(时间戳)这个三个维度可以对hbase中的数据进行快速定位。 HBase中rowkey可以唯一标识一行记录,在HBase查询的时候,有以下几种方式: 通过get方式,指定rowkey获取唯一一条记录 通过scan方式,设置startRow和stopRow参数进行范围匹配 全表扫描,即直接扫描整张表中所有行记录 rowkey长度原则 rowkey是一个二进制码流,可以是任意字符串,最大长度64kb,实际应用中一般为10-100bytes,以byte[]形式保存,一般设计成定长。 建议越短越好,不要超过16个字节,原因如下: 数据的持久化文件HFile中是按照KeyValue存储的,如果rowkey过长,比如超过100字节,1000w行数据,光rowkey就要占用100*1000w=10亿个字节,将近1G数据,这样会极大影响HFile的存储效率; MemStore将缓存部分数据到内存,如果rowkey字段过长,内存的有效利用率就会降低,系统不能缓存...

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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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