RDS数据订阅服务使用说明

2019-03-07 817

RDS数据订阅服务使用说明

RDS数据订阅服务主要解决的RDS上的数据同步到HBase，用户可以在HBase上查到RDS的数据，满足大数据查询分析的需求

使用场景

历史数据沉淀

业务使用MySQL承担交易等关键的在线业务，同时有数据分析的需求，需要做一些复杂查询，但不能影响在线业务。利用BDS异构数据源迁移，把RDS数据实时同步到HBase，可以轻松应对大数据查询需求。

迁移方式

RDS历史数据迁移

RDS实时增量数据迁移

DTS服务提供对RDS binlog收集，实时抓取源RDS实例的binlog，并提供数据订阅的功能
BDS迁移服务订阅DTS所收集的数据，将实时的数据写入到HBase

迁移步骤（钉钉联系 @侧田(jianan.xjn)）

RDS历史数据迁

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使用HGraphDB进行二度好友推荐

业务场景某社交软件，需要基于用户的好友关系向用户做二度人脉的推荐。系统中保存的关系有两种，一种是A用户的通讯录中保存了B用户的电话号码，另一种是A用户在app上面关注了B用户。以下图所示的关系为例：张三和王五，李四，赵六是好友，我们需要向张三推荐孙八、杨九和钱七。购买HGraphDB服务在这个例子中，我们使用HGraphDB来实现二度好友推荐的需求。HGaphDB是阿里云HBase产品提供的图存储引擎，基于Apache Tinkerpop栈构建，并使用Gremlin语言进行遍历，更新和查询。HGaphDB图数据库适用于存储、管理、查询复杂并且高度连接的数据，图库的结构特别适合发现大数据集下数据之间的共性和特性，特别善于释放蕴含在数据关系之间的巨大价值。HGaphDB引擎本身并不额外收费，仅收取云hbase费用。可以参考HGaphD

2019-03-08

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本期头条 Perseus(擎天)：统一深度学习分布式通信框架弹性人工智能近些年来，深度学习在图像识别，自然语言处理等领域快速发展。各种网络模型，需要越来越多的计算力来进行训练。以典型的中等规模的图像分类网络Resnet50为例，基准的训练精度为Top-1 76%， Top-5 为 93%，为达到此精度，一般需要将整个Imagenet数据集的128万张图片，训练90次(90 epoch). 这样的计算量，以单张P100的计算力需要6天才能训练完毕，而最近的NLP 领域取得突破的Bert 模型以及GPT-2的预训练，如果在单机上进行则需要数月甚至按年计。因此在实际的生产环境，引入分布式训练，大大降低模型训练所需的时间，提高模型迭代的速度成为紧迫的需求。基于这样的需求，各大深度学习框架，基本都实现了分布式训练的支持。点击查看 Rocket

2019-03-08

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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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。