HBase 在人工智能场景的使用-低调大师

HBase 在人工智能场景的使用

2018-11-20 1686

近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点：

大：数据量越大，对我们后面建模越会有好处；
稀疏：每行数据可能拥有不同的属性，比如用户画像数据，每个人拥有属性相差很大，可能用户A拥有这个属性，但是用户B没有这个属性；那么我们希望存储的系统能够处理这种情况，没有的属性在底层不占用空间，这样可以节约大量的空间使用；
列动态变化：每行数据拥有的列数是不一样的。

为了更好的介绍 HBase 在人工智能场景下的使用，下面以某人工智能行业的客户案例进行分析如何利用 HBase 设计出一个快速查找人脸特征的系统。

目前该公司的业务场景里面有很多人脸相关的特征数据，总共

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面向数据架构的云演变

版权声明：本文为半吊子子全栈工匠（wireless_com，同公众号)原创文章，未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/84312868 现代数据架构的概念在过去的10多年里发生了巨大的变化，具体可以参见公众号“补天遗石”的《从数据仓库到数据湖——浅谈数据架构演进》一文。把时钟调回来，回想一下那些有许多限制的遗留数据架构的日子。存储是昂贵的，并且有相关的硬件成本。计算经常涉及服务器和更多的硬件投资。网络是昂贵的，部署只是在场内，专有软件和硬件都锁定在用户所在的所有企业。这是一个(对许多组织来说仍然是)的世界，在这个世界上，架构只允许对高度结构化数据进行事后分析。随着移动和传感器等新数据类型的出现，以及机器学习和数据科学等新的分析出现，这些遗留架构中的弱点就会暴露无遗。再加上云计算的出现，我们将迎来一场完美的风暴。许多相互关联的因素打乱了遗留的数据体系结构时代。储存变得更加便宜，像 Apache Hadoop 这样的软件成为了中心舞台。计算也走软件路线，我们看到了边缘计算的开始。网络变...

2018-11-21

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信息技术蓬勃发展，每天都有新产品问世，同时不断地形成新的趋势。这种不断的变化使得信息技术和软件专业人员、开发人员、科学家以及投资者都不敢怠慢，并引发了新的职业机会和有意义的工作。然而，竞争是激烈的，与最新的技术和趋势保持同步是永恒的要求。对于专业人士来说，在全球IT行业中，入行、生存和成长都变得日益复杂。技术的快速发展从根本上改变了数据产生、处理、分析和消耗的方式。组织机构以及互联网捕获和分析的数据量有了巨大的增长，互联网也推动了大型数据来源和有效数据处理的需求。想在IT这样一个充满活力的行业中高效地学习，就必须做到：对核心技术概念和设计通则有很好的理解；具备适应各种平台和应用的敏捷性；对当前和即将到来的行业趋势和标准有充分的认识。为了满足这些需求，许多技术创新已经应用于操控、处理和分析我们所谓的“大数据”。大数据相关创新中最受欢迎的领域包括分布式和并行计算、Hadoop、大数据云以及大数据内存计算。如何管理大数据、掌握大数据的核心技术、理解大数据相关的生态系统等，是作为大数据开发者必须学习和熟练掌握的。本系列书以“大数据开发者”应掌握的技术为主线，共分两卷，以7个模块分别...

2018-11-21

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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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