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TensorFlow 与 Apache Spark 结合:雅虎开源“TensorFlowOnSpark”

雅虎昨日宣布开源 TensorFlowOnSpark。 它使得深度学习框架 TensorFlow 能与 Apache Spark 中的数据集兼容。对于使用 Spark 来处理不同类型数据的机构和开发者来说,这无疑是一个好消息。TensorFlowOnSpark 的开源代码,已基于 Apache 2.0 协议在 GitHub 上发布。 众所周知,深度学习有海量数据需求。雷锋网了解到,许多业内公司利用 Spark 对超大规模的数据集进行管理。让深度学习框架直接、方便地获取这部分数据,将为 ML 开发提供极大助力。 雅虎在官方博客中宣布了这一消息,并解释了此前雅虎 Big ML 开发团队遇到的问题: “现有的深度学习框架,往往需要设立单独的深度学习数据组。这强迫我们为同一个机器学习流水线创建多个程序。维护多个独立的数据组,要求我们在它们之间传输

基于Hadoop的数据仓库Hive基础知识

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,可对存储在HDFS上的文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理,提供了类似于SQL语言的查询语言–HiveQL,可通过HQL语句实现简单的MR统计,Hive将HQL语句转换成MR任务进行执行。 一、概述 1-1 数据仓库概念 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反应历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。 数据仓库体系结构通常含四个层次:数据源、数据存储和管理、数据服务、数据应用。 数据源:是数据仓库的数据来源,含外部数据、现有业务系统和文档资料等; 数据集成:完成数据的抽取、清洗、转换和加载任务,数据源中的数据采用ETL(Extract-Transform-Load)工具以固定的周期加载到数据仓库中。 数据存储和管理:此层次主要涉及对数据的存储和管理,含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。 数据服务:为前端和应用提供数据服务,可直接从数据仓库中获取数据供前...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。