【译】Spark NLP使用入门
译者:辰石,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。
AI在企业中的应用
关于AI在企业中应用的年度O‘Reilly报告已经在2019年2月发布, 该报告针对多个垂直行业的1300多从业人员进行调查, 该调查包含受访者所在企业中生产环境的AI项目,这些AI项目是如何在企业中应用,以及AI如何快速的扩展到深度学习,人机互助系统,知识图谱, 强化学习中。
该调查包含了受访者企业主要使用ML以及AI的框架以及工具情况,下图为使用情况总结的展示图:
其中
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突破Java面试(17)-ElasticSearch的部署架构
1 面试题 ES集群部署架构如何 每个索引的数据量大概多少 每个索引大概有多少分片 2 考点分析 问你生产环境咋部署的,说白了,没啥技术含量,就是看你有没有在真正的生产环境里做过ES! 有些同学可能没在生产环境做过,没在线上部署过ES集群,也没实际玩过,也没往ES集群里面导入过几千万甚至是几亿的数据量,可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中的细节 如果你是自己就玩过demo,没碰过真实的ES集群,那你可能此时会懵,但是别怕!你一定要云淡风轻的回答,表示你确实干过ES! 3 详解 如果你确实干过ES,那你肯定了解你们生产es集群的实际情况,部署了几台机器?有多少个索引?每个索引有多大数据量?每个索引给了多少个分片?你肯定知道! 但是如果你确实没干过,也别虚,我给你说一个基本的版本,你到时候就简单说一下就好了 ES生产集群我们部署了5台机器,每台机器是6核
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【译】Spark-Alchemy:HyperLogLog的使用介绍
原文链接: [https://databricks.com/blog/2019/05/08/advanced-analytics-with-apache-spark.html] 译者:辰石,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。 预先聚合是一种常用高性能分析的手段,通过该方法处理数据的规模可以下降1000倍, 例如网站访问记录可以产生100亿条记录,通过预先聚合可以减少到1000万条记录, 因此数据的处理成本以及处理时间都会相应的减少,此外用户还可以通过更高层次的聚合达到进一步的提升,例如在时间维度上按天进行聚合, 或者按照网站维度上进行聚合而非按照URL来进行聚合。 本篇文章主要介绍开源库spark-alchemy中的HyperLogLog功能 以及他是如何解决数据聚合过程中遇到挑战
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