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不同Hadoop上的SQL数据库引擎如何适配BI工作

Hadoop上的SQL引擎Impala是一种新型查询系统基准,发现Spark和Hive在BI的工作负载中有自己的优势与弱势。 根据最新的基准,三个主要的SQL-on-Hadoop引擎,Apache Impala 2.3, Apache Spark 1.6 和Apache Hive 1.2,都有各自独特的优势和劣势,这令他们能很好的适应一些BI用例,而不是其他智能。 “一个引擎是无法满足所有需求的”,Dave Mariani,大规模AtScale的CEO和创始人,AtScale是一个专门在hadoop上实现BI的创新企业。“我们已经完成了布置,对于我们的客户而言这是多个引擎的补充。” 关于在Hadoop基础上的商业智能,AtScale帮助技术评估者选择最好的SQL –on-Hadoop技术,以帮助他们完成BI用例。AtScale测试团队使用星型架构基准(SSB)数据集,基于广泛使用的TPC-H数据(TPC- H是事务处理性能委员会公布的一套针对数据库决策支持能力的测试基准),将其进行修改使之更加 精确的表现一个面向BI的数据布局。数据集允许数据团队测试大型表的查询:在线订购表含有接近6百...

英特尔开源分布式深度学习库BigDL:支持高性能大数据分析

近日,英特尔开源了一个运行在 Apache Spark 上的分布式深度学习库 BigDL,其可以利用已有的 Spark 集群来运行深度学习计算,并且还能简化从 Hadoop 的大数据集的数据加载。 开源地址>>> 据介绍,在 Xeon 服务器上的测试表明,BigDL 相比于 Caffe、Torch 或 TensorFlow 等开源框架实现了显著的速度提升。其速度可与主流的 GPU 相媲美,而且 BigDL 也能扩展到多达数十个 Xeon 服务器。 BigDL 库支持 Spark 1.5、1.6 和 2.0,并且允许将深度学习嵌入到已有的基于 Spark 的程序中。其中包含了将 Spark RDD(Resilient Distributed Datasets,弹性分布式数据集)转换成 BigDL 定义的 Dataset 的方法,并且也可以直接运用到 Spark ML Pipelines 上。 为了进行模型训练,BigDL 应用了一个同步小批量随机梯度下降(synchronous mini-batch SGD),该过程在跨多个执行器(executor)的单个 Spark ...

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