案例篇-HBase 在人工智能场景的使用-低调大师

案例篇-HBase 在人工智能场景的使用

2019-01-08 642

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

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案例篇-HBase 在滴滴出行的应用场景和最佳实践

1.背景**1.1 对接业务类型** HBase 是建立在 Hadoop 生态之上的 Database，源生对离线任务支持友好，又因为 LSM 树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。 1.2 多语言支持 HBase 提供了多语言解决方案，并且由于滴滴各业务线 RD 所使用的开发语言各有偏好，所以多语言支持对于 HBase 在滴滴内部的发展是至关重要的一部分。我们对用户提供了多种语言的访问方式:HBase Java native API、Thrift Server(

2019-01-09

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Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。简介 Group By + Agg这个最经典的SQL使用方式。Group By是SQL中最基础的分组操作，agg的全称是aggregation(聚合操作)，是一类SQL算子的统称，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等，详情参见Flink支持的聚合操作列表。在实际使用中，Group By+Agg绝大部分场景下都会一起出现。作为最常用的SQL模式，学习好这种模式的最优写法，也就非常重要了。本章从两个需求开始，进一步了解一下Group By + Agg模式的最优写法，及实时计算产品/Alibaba Flink版本中的部分优化. 需求上一章中，小明已经把第一个需求完成了，同时也了解了持续查询，st

2019-01-09

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