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Spark将机器学习与GPU加速机制纳入自身

Databricks公司通过简化对GPU加速型机器学习方案的访问支持自家云Spark服务。 作为Apache Spark内存内大数据项目的支持与开发合作厂商,Databricks公司已经对其自家Apache Spark云实现方案进行两轮支持升级,旨在让更多IT用户享受其便利。 此次推出的新功能——即GPU加速与多套深度学习库集成——在理论上能够实现Apache Spark在任意位置的安装工作。不过Databricks方面表示,其版本目前仍处于调整阶段,这是为了避免资源争用情况给功能的实际使用带来复杂性影响。 Apache Spark本身并不具备开箱即用的GPU加速功能,且需要设置一套系统对此加以支持,这意味着用户需要面对多种复杂组件。有鉴于此,Databrick公司决定承担起相关难题。 Databricks方面还宣称,其将降低节点间的资源争用数量,从而最大程度保证Spark的运作能够充分发挥GPU集群的性能优势。这一思路与麻省理工学院的Milk库看起来非常类似,后者同样利用加速机制并发处理应用,旨在确保与内存相关的操作以批量方式进行,最终实现对系统缓存资源的最大化利用。Databric...

不要让Hadoop成为Had oops!

过去几年里,数据量的生成以每两年翻翻的速度增长,但企业的预算却没有相应增长。这意味着要更有创造性地通过更少的方式做更多的工作。这是一个持续且艰巨的挑战,我没有一劳永逸的解决方案,但我可以提供一些指导原则,让你以更好的姿态去面对挑战。 IDC预测,到2020年,全球数据规模将达到44ZB,即44万亿GB,如果人们无法继续投资以扩大存储能力,可能在未来只有15%的数据能够找到地方加以存储。 在今天的数据驱动型经济中,存储需求往往超出了计算资源的需求,这就导致IT基础设施无法均衡负载。客户添加越来越多的服务器用来扩展其大数据和分析功能,然而CPU资源却并未得到充分利用。这是因为大数据和分析工作通常是存储密集型,而不是计算密集型。因此,成功应对数据挑战的关键之一就是认识到基础设施所需的不同增长率,了解到什么会增长,以什么样的速度增长。 为了应对持续增长的数据挑战,越来越多的公司创造了一系列技术和工具,用于摄取,传输,分析,存储,预测,剥离等。其结果呈现在你眼前,是一幅充满各种选择的巨大地图,并且这些选择并不都是平等的:有些是死胡同,有些会把你锁定到一个特定的供应商,而另一些只能应对今天的问题,...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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