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在生产环境使用Kafka构建和部署大规模机器学习

使用Apache Kafka在生产环境构建大规模机器学习 文章转自:http://www.infoq.com/cn/articles/build-deploy-scalable-machine-learning-production-kafka 智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展,因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。这种能力正是多种领域所需要的,如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策,这完全不同于传统的编程方式(如Java、.NET或Python)。 机器学习并非新生事物,大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上,用以增长利润、降低成本,或者改善用户体验。 这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用,将Apache Kafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统,同时还将介绍使用Kafka Streams API来构建智能流式应用。 可伸缩的任务关键型实时系统 互联网、智能手机和持续在线思维的出现改变了人们的行为方式。其中就包括人们...

大数据架构师必看:常见的七种Hadoop和Spark项目案例[转]

如果你的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同,但根据我的经验,它们是最常见的七种项目。 项目一:数据整合 称之为“企业级数据中心”或“数据湖”,这个想法是你有不同的数据源,你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。有时,这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时,或许你仅仅需要一份漂亮的报告。“企业级数据中心”通常由HDFS文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。未来,HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚,打开一个新的局面,创建出全新的数据美丽新世界。 销售人员喜欢说“读模式”,但事实上,要取得成功,你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做...

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