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案例篇-HBase 在人工智能场景的使用

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

案例篇-HBase 基本知识介绍及典型案例分析

本文来自于 2018 年 10 月 20 日由中国 HBase 技术社区在武汉举办的中国 HBase Meetup 第六次线下交流会。HBase 基本知识介绍及典型案例分析 PPT 下载:https://yq.aliyun.com/download/3259 本次分享的内容主要分为以下五点 HBase 基本知识 HBase 读写流程 RowKey 设计要点 HBase 生态介绍 HBase 典型案例分析 1. HBase 基本知识 首先我们简单介绍一下 HBase 是什么? HBase 最开始是受 Google 的 BigTable 启发而开发的分布式、多版本、面向列 的开源数据库。其主要特点是支持上亿行、百万列,支持强一致性、并且具有高 扩展、高可用等特点。既然 HBase 是一种分布式的数据库,那么其和传统的 RMDB 有什么区别的呢? 我们先

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