开源大数据周刊-2018年07月27日 第94期
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- 谷歌Edge TPU专用芯片横空出世!抢攻IoT欲一统物联网江湖
谷歌今天宣布推出用于边缘计算的Edge TPU,作为Cloud TPU的补充,目前Edge TPU仅用于推理,专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。除了自用,谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用,进一步把开发者锁定在谷歌生态系统,或对整个智能云计算市场带来巨大冲击! - 2018最具创新力的大数据解决方案排行榜
截至目前,人类文明进程已经历了三次极为重要的革命:第一次是蒸汽机的发明;第二次是电力的广泛应用;第三次则是计算机与互联网的发明。这三次革命无一不推进了人类社会发展的进程,促进了社会的进步。尤其是第三次革命,让全世界联系起来,遥远的一切不再那么遥远。 - 我国首次开展大数据安全整治
《经济参考报》记者获悉,我国正在开展的全国网络安全执法大检查行

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开放分布式追踪(OpenTracing)入门与 Jaeger 实现
分布式系统的运维挑战 容器、Serverless 编程方式的诞生极大提升了软件交付与部署的效率。在架构的演化过程中,可以看到两个变化: 应用架构开始从单体系统逐步转变为微服务,其中的业务逻辑随之而来就会变成微服务之间的调用与请求。 资源角度来看,传统服务器这个物理单位也逐渐淡化,变成了看不见摸不到的虚拟资源模式。 从以上两个变化可以看到这种弹性、标准化的架构背后,原先运维与诊断的需求也变得越来越复杂。为了应对这种变化趋势,诞生一系列面向 DevOps 的诊断与分析系统,包括集中式日志系统(Logging),集中式度量系统(Metrics)和分布式追踪系统(Tracing)。 Logging,Metrics 和 Tracing Logging,Metrics 和 Tracing 有各自专注的部分。 Logging - 用于记录离散的事件。例如,应用程序的调试信息或错误信息。它是我们诊断问题的依据。 Metrics - 用于记录可聚合的数据。例如,队列的当前深度可被定义为一个度量值,在元素入队或出队时被更新;HTTP 请求个数可被定义为一个计数器,新请求到来时进行累加。 Tracing -...
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出一套高端大数据面试开发题(刷起来!!!)
一千个读者眼中有一千个哈姆雷特,一千名 大数据 程序员心目中就有一千套 大数据面试题。本文就是笔者认为可以用来面试大数据 程序员的面试题。 这套题的题目跟公司和业务都没有关系,而且也并不代表笔者本人可以把这些题回答得非常好,笔者只是将一部分觉得比较好的题从收集的面试题里面抽出来了而已。 收集的面试题有以下三个来源: 笔者在准备面试的过程中搜集并整理过的面试题。 笔者在准备面试的过程中自己思考过的新题。 笔者在面试过程中遇到的觉得比较好的题。 好了不说废话了 上~~~~~~~题~~~~~~~~~ 由于阿里上发图片不太方便我就做了个文档给大家已经上传到我自己创建的大数据学习交流Qun531629188 无论是大牛还是想转行想学习的大学生 小编我都挺欢迎,晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程,专注大数据分析方法,大数据编程,大数据仓库,大数据案例,人工智能,数据挖掘都是纯干货分享, 1. Spark rdd生成过程 · Spark的任务调度分为四步 1RDD objects RDD的准备阶段,组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图,DAG图是有向环图。 2DAG s...
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