钉钉群直播【基于Spark实现的MLSQL如何帮助企业构建数据中台】

2019-05-20 635

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本周我们邀请了圈内大神祝威廉给群内的同学做直播分享

祝威廉，资深数据架构，11年研发经验。同时维护和开发多个开源项目。擅长大数据/AI领域的一些思路和工具。现专注于构建集大数据和机器学习于一体的综合性平台，降低AI落地成本相关工作上。

本次分享中，分享者会阐述他心目中的数据中台的样子，并且介绍如何基于MLSQL完成数据中台的构建。
此外，分享者会也会介绍MLSQL是如何基于Spark来完成这些扩展的，重要的技术点有：

如何扩展Spark SQL使其成为一个数据专用的语言MLSQL.
如何实现对各种数据源譬如HDFS/ES/MySQL/MongoDB等细化到列的权限控制。
如何构建二层RPC通讯强化对Executor的控制，实现对机器学习更好的支持。
如何支持兼容多版本Spark
如何避免机器学习中预测阶段无法复用训练时的代码和数据

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流数据同步DataConnector测试整理

概述 DataHub DataConnector是把DataHub服务中的流式数据同步到其他云产品中的功能，目前支持将Topic中的数据实时/准实时同步到MaxCompute(ODPS)、OSS、ElasticSearch、RDS Mysql、ADS、TableStore中。用户只需要向DataHub中写入一次数据，并在DataHub服务中配置好同步功能，便可以在各个云产品中使用这份数据。本文主要将各类数据源配置的状况做个总结，算是对官方文档的补充。注意目前所有DataConnector均仅支持同一Region的云服务之间同步数据，不支持同步数据到跨Region的服务。 DataConnector所配置的目标服务Endpoint需要填写相应的内网域名（经典网络），不支持使用公网域名同步。数据同步目前仅支持at least once语义

2019-05-20

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| 导语 Apache Spark社区最大的技术峰会，SPARK + AI 峰会（SAIC），于4月23-25日，在美国旧金山落下帷幕。数据与人工智能需要结合：最佳的人工智能应用，需要有大量大规模持续更新的训练数据，方能构建其最佳的数据模型，时至今日，Apache Spark已成为独特的一体化数据分析引擎，它集成了大规模数据处理和领先的机器学习与人工智能算法。本次SAIC含盖了数据工程与数据科学的内容，包括AI产品化的最佳实践案例分享：超大数据规模下，利用流数据处理确保训练数据更新的时效性，完成数据质量监控，测试以及数据模型服务。也有对流行的软件框架如TensorFlow，SciKit-Learn，Keras，PyTorch，DeepLearning4J，BigDL以及Deep Learning Pipelines等，分别进行深入的

2019-05-21

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

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。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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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