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浅谈 Spark 的多语言支持

作者:郑锴,花名铁杰,阿里巴巴高级技术专家,Apache Hadoop PMC,Apache Kerby 创立者。深耕分布式系统开发和开源大数据多年,先后专注在安全,存储和计算领域。之前在 Intel,目前转战阿里云上,致力于提供更好用更有弹性的 Hadoop/Spark 大数据平台。 Spark 设计上的优秀无容置疑,甫一出道便抢了 Hadoop 的 C 位,在开源大数据的黄金十年里一时风头无两,在人工智能时代的当下仍然能够与时俱进,不可谓不牛逼。架构和设计上的卓越,不遑多言,美中不足之处自然也有不少,比如调度模型跟 MapReduce 这种计算范式过于耦合,Spark 最近引入 Barrier 调度模式就是为了支持深度学习这种新的计算类型,所幸在于对框架的改动不会伤经动骨。有些缺陷则不然,影响全局,调整起来绝非易事。这儿我主要想

湖北Hadoop,基于大数据的医疗行业发展,解析大数据技术在医疗领域的应用及使用方法

随着互联网规模不断的扩大,大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业,医疗行业也不例外,医疗健康正在成为人们关注的重点问题,以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起,医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。健康医疗大数据作为国家重要的基础性战略资源,也受到了政企、医院等行业相关人员的高度重视。如何让医疗行业及领域去便捷管理和使用海量的大数据?接下来,我们具体了解一下,大数据技术在医疗行业领域的具体应用以及有何价值?,Hadoop大数据平台如何帮助互联网医疗行业去低成本、高效的实现对批量的大数据进行一个采集、存储、计算、分析、实时监测呢? 1.就医数据进行电子化管理对电子医疗记录的收集,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享,每一个医生都能够在系统中添加或变更记录,而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况,同时也是医学研究的重要数据参考。2.健康预测通过智能手表等可穿戴设备的数据,建立健康预测模型,通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端,实时汇报病人的健康状况。应用于数百万...

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