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实现Spark部署 依赖供应商还是"自力更生"?

Apache Spark用户经常面临一个困境:继续获取来自供应商的支持还是更新版本,使用具有更新功能的快速移动的开源软件? Novantas公司将Spark数据处理引擎作为商业Hadoop发行版的一部分。这样使得分析服务和软件提供商与Spark版本的Hadoop软件包支持的Spark版本捆绑在一起,因此,它不一定能立即访问新的Spark功能 例如,Novantas在今年年初开发的基于Hadoop的应用程序中使用了Spark 1.4,以帮助银行的分析团队在内部系统中找到相关的客户和财务数据。该版本由Apache软件基金会于2015年6月发布,去年9月被Spark 1.5取代,1月被1.6取代。但是要升级,Novantas将不得不通过Cloudera放弃Spark支持。 “我们不想使用不受支持的版本,”纽约公司Novantas解决方案技术部门CTO和工程总监Kaushik Deka说。这是因为应用程序是该部门第一次真正使用Hadoop和Spark。坚持使用Spark 1.4不太理想。Deka说,他希望当Novantas移动到一个新的技术版本可以解决问题。 这样的考虑在大数据环境中是常见的,...

大神带你分分钟超越最好结果——基于分布式CPU计算的Deeplearning4j迁移学习应用实例

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 2016年,欧莱礼媒体公司首席数据科学家罗瑞卡宣称:“2017年将是数据科学和大数据圈参与AI技术合作的一年。”在2017年之前,对基于GPU的深度学习已经渗透到大学和研究机构,但基于CPU分散式深度学习开始在不同的公司和领域得到广泛采用。虽然GPU提供了顶级的数字计算性能,但CPU也在变得更加高效,并且现有的大部分硬件已经有大量可用的CPU计算能力。另外GPU的价格比CPU的价格要相对而言贵好多,相信大家最近一阵也发现显卡的价格暴涨,这源于数字货币比特币的暴涨,而比特币是通过电脑计算得到,计算能力越强,其每天的计算量也就越多,相当于每天“挖矿”的量。涉及深度学习的研究员都应该了解一个事实,基于GPU跑一个网络和基于CPU跑同一个网络,二者的仿真速度可以达到20倍左右的差距。因此,基于CPU的分散式深度学习也会成为后续研究的一个方向。而开源工具Deeplearning4j的出现将快速深度学习扩展到Hadoop堆栈,这将是未来几年影响深度学习的主要催化剂。本文将详细介绍如何使用开源工具——Apache ...

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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。