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    资源 | 企业应该怎样选择数据科学机器学习平台

    平台的实例 你需要一个数据科学平台(Data Science Platform)吗? 它并不适用于所有人。 症状#2 你正在重新造轮子 不论是小到一个预处理的函数还是到一个成熟的训练模型。你的团队产出的东西越多,在现有成员和以前的成员间就越有可能出现系统性的成果复制,尤其是项目。 不同的部署途径会引发很多风险,包括前后不一致的 API 接口设计、不一致的认证和登录,以及逐渐枯竭的开发资源。 多个租户 当你在共享硬件资源时,处理敏感或保密性的模型是很有挑战的。单一租户的平台会在同样的资源(机器实例、虚拟内存等)上运行所有的产品模型。 一个固定的数据平台需要模型的作者安装两种数据连接器:HDFS 和 S3。

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    JuiceFS 在搜车数据平台的实践

    搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。 在这一生态中,不仅涵盖了搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网,还包括搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司 基于这样的生态布局,搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节,进而为整个行业赋能。 说到大数据,对于每个公司都不陌生。 大数据集群现状 搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群,离线计算基于 Hive 和 Spark,实时计算基于 Flink,这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。 存储所需资源跟计算资源不同步 在对离线集群数据做分析过程中发现,热点数据仅占大约 20%。

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    资源 | 机器学习高质量数据合辑

    数据文摘出品 编译:蒋宝尚 在机器学习中,寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。 那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢? 文摘菌给大家推荐一份高质量的数据集,这些数据集或者涵盖范围广泛(比如 Kaggle),或者非常细化(比如自动驾驶汽车的数据)。 首先,在搜索数据集时,在卡内基·梅隆大学有以下说法: 数据集不应混乱,因为你不希望花费大量时间清理数据数据集不应该有太多行或列,因此很容易使用。 数据越干净越好 —— 清洗大型数据集相当耗时。 、编写和分享代码的平台。 该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注。 在这个平台中可以找到各种数据,从拉面的评分、篮球数据,到西雅图的宠物牌照应有尽有。

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    资源 | 机器学习高质量数据合辑

    编译:蒋宝尚 转载自:大数据文摘,未经允许不得二次转载 在机器学习中,寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。 那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢? 文摘菌给大家推荐一份高质量的数据集,这些数据集或者涵盖范围广泛(比如 Kaggle),或者非常细化(比如自动驾驶汽车的数据)。 首先,在搜索数据集时,在卡内基·梅隆大学有以下说法: 数据集不应混乱,因为你不希望花费大量时间清理数据数据集不应该有太多行或列,因此很容易使用。 数据越干净越好 —— 清洗大型数据集相当耗时。 、编写和分享代码的平台。 该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注。 在这个平台中可以找到各种数据,从拉面的评分、篮球数据,到西雅图的宠物牌照应有尽有。

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    开源大数据平台资源隔离现状及演进思考

    引言 走过一些地方,发现各地都在建集中的大数据平台,提供数据、服务、工具,面向各分支部门、各外围合作伙伴,以“租户”的形式接入应用,谓之能力开放,是当下极为流行的做法。 当前常因为投资预算等客观原因,所谓的“”集群规模其实也是相对的,往往就是百十来台,是否能够在这样一个单一的物理集群下承担复杂多样的应用呢?业界是没有一个标准的计算公式,更多还需要具体情况具体分析。 所以我又经常碰到一些“重度使用”的集群环境,这是我们自己的一个说法,就是说集群的规模不是那么,但上面跑的应用确是足够多。 不可否认,当前技术发展的趋势总体上朝着融合的方向走,通过多租户隔离实现资源最大化的共享,大家在一个集中的平台上转。 Hbase集群(分在不同主机上),不需要额外迁移数据 方案2:物理隔离:完全独立,包括HDFS也是分离的,隔离效果最优,但涉及数据在不同HDFS之间交互,很多人很忌讳做这个 方案3:Hbase on yarn

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    数据调度平台分类对比(OozieAzkabanAirFlowXXL-JobDolphinScheduler)

    XXL-Job XXL-JOB是一个开源的,具有丰富的任务管理功能以及高性能,高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。 Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 类型支持 支持传统的shell任务,同时支持大数据平台任务调度:MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process 可视化流程定义 所有流、定时操作都是可视化的,通过拖拽来绘制DAG,配置数据源及资源,同时对于第三方系统,提供api方式的操作。 可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持,可视化管理文件,及相关udf函数等。

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    资源控制在大数据和云计算平台中的应用

    简介 在大数据迅速发展的今天,很大一部分支持来自于底层技术的不断发展,其中非常重要的一点就是系统资源的管理和控制,大数据平台的核心就是对资源的调度管理,在调度和管理之后如何对这些资源进行控制便成了另一个重要的问题 大数据系统中用户成千上万的作业进程跑在集群中,如果不能对这些进程的资源进行控制,那么大数据平台将变得举步维艰,整个集群便会随时崩溃。 ,这一直以来都是大数据平台面对和要解决的问题。 本文针对大数据平台资源控制这个层面来详细介绍资源控制在不同操作系统上的具体技术实现,以及大数据平台资源控制的集成。 目前通过Docker容器部署大数据平台也比较流行,但是大数据平台需要获取每个节点运行环境的资源配额,对于已经运行在Docker容器里面的进程,如何判断自己拥有多少系统资源也可以通过cgroup文件系统获取

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    快DKH大数据基础数据平台的监控参数说明

    2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》,继续就快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完,关于快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 2.png 监控 yarn资源管理中已提交的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 (3)正在运行的应用程序 图片3.png 监控 yarn资源管理中正在运行的应用程序数量 资源管理中被杀死的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量,单位个 横轴表示时间,单位分钟 2、Spark监控界面 注意:(spark 运行任务后才有监控数据) (1) 最大可使用内存 图片7.png 监控

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    普元信息政务大数据咨询顾问夏佳斌:数据资源体系的核心——资源定义、运营机制和支撑平台

    本期魔方大数据以“政务大数据”为主题,邀请了技术方和产业方咖共聚一堂,共同探讨了政务大数据落地实施的有效路径 作者 | 夏佳斌 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 本期魔方大数据以“政务大数据”为主题,邀请了技术方和产业方咖共聚一堂,共同探讨了政务大数据落地实施的有效路径。 在数据资源体系里面有三个核心,资源定义、运营机制和支撑平台。 先看资源的定义。 这张图是我们大数据平台的支撑体系,非常全面,基本包含了大数据需要用到的所有应用平台,这些应用平台都能够实现数据运营当中的一个或几个环节。这一块上面还缺少连接的工具和治理工具。 在我们的数据资源框架体系当中涉及到的是资源的定义,包含数据资产、技术规范和标准,运营机制有协作流程和管理规范,另外还有技术支撑平台

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    美国大数据智能理财平台的5模式

    不过,世易时移,近年来美国出现了智能投资市场,涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台,大大降低了财富管理的门槛,让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ? 智能理财平台为什么会成功? 现在看来,有两因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先,ETF基金的出现大大降低了投资成本。 第1种:基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据,全面了解客户的财务状况和投资现状,帮助客户对过去的投资决策做出回顾。 这种模式利用大数据分析技术,让客户在咨询投资顾问之外,有了另一种渠道可以获取投资顾问提供的服务,比如分析需求、解读投资报告和调整投资方案等。 第2种:基于大数据分析购买投资组合 这种类型的平台基于客户的财务状况和风险承受能力,为客户推荐或购买相应的交易型指数基金。 ETF成为这类型平台的首选基金,因为它的周转率低,降低了交易成本。

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    勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

    时至今日,高核心数、SSD以及海量内存已并不稀奇,但是当下的大数据平台(通过搭建商用服务器集群)却并不能完全利用这些硬件的优势,存在的挑战也不可谓不大。 但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。 通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。 使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。 这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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    中通大数据平台促中的进化

    整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签: [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的平台就是中通大数据平台。 中通从离线到实时的数据兼容再到数仓,有着一套比较完善的大数据平台体系。 ETL 建模也会依托该大数据平台,最终通过大数据平台对外提供数据应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持,整个数据建模的频率可以支持到半小时级别。 这带来的收益其实是增强了时效,部分分析进入了分钟级级别,降低了 Spark 集群资源的使用情况。 另外, 在 3.0 上 Spark 的资源大概有 60 台,而在 5.0 上,线上的加上在测试的,大概有 10 台就足够了。

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    5架构:细数数据平台的组成与扩展

    数据处理平台已不集中于传统关系型数据库,各种其他平台层出不穷,也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢? 这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小,数据量一,索引也增大,数据就饱和了。 2)第二种方式是把的索引结构,拆成很多小的索引来存储。 列式存储尤其适用于表扫描,求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。 这种批处理系统在处理大型的计算问题时有不错的效果,但只能提供有限并发,,因为执行任务时会非常消耗集群的资源。 所以分区方式在两个极端情况非常简单: 直接hash访问 广播,然后分而治之。 列式存储特别适合需要加载数据块,且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中,然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。

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    主流大数据采集平台架构分析

    今天为大家介绍几款数据采集平台: Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台数据采集 任何完整的大数据平台,一般包括以下的几个过程 在商业化的大数据平台产品中,Splunk提供完整的数据采金,数据存储,数据分析和处理,以及数据展现的能力。 Splunk是一个分布式的机器数据平台,主要有三个角色: Search Head负责数据的搜索和处理,提供搜索时的信息抽取。 在Splunk提供的软件仓库里有很多成熟的数据采集应用,例如数据库(DBConnect)等等,可以方便的从云或者是数据库中获取数据进入Splunk的数据平台做分析。 总结 我们简单讨论了几种流行的数据收集平台,它们大都提供高可靠和高扩展的数据收集。大多平台都抽象出了输入,输出和中间的缓冲的架构。利用分布式的网络连接,大多数平台都能实现一定程度的扩展性和高可靠性。

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    腾讯大数据之新一代资源管理与调度平台

    云计算、大数据经常意味着需要调动数据中心大量的资源,如何能够快速的匹配合适资源,需要一个聪明的“大脑”。 数据平台部的TDW,是腾讯自主研发,支持百PB级的数据存储和计算,提供海量、高效、稳定的大数据平台支撑和决策支持,成为腾讯大数据处理的核心平台。 4)资源使用率 Hadoop1.0以slot管理资源,而不是按照作业的使用资源需求,造成了很大的资源浪费,在资源使用率上是一损失。 支持非Mapreduce的计算框架 3. Yarn架构 YARN的基本思想是将JobTracker的两主要职能:资源管理、作业的调度/监控拆分为两个独立的进程:一个全局的ResourceManager和与每个application对应的ApplicationMaster 服务进程,并且spark、storm等应用都会上一定的规模,社区的xxx on yarn,有很多还属于“玩具”性质,无法满足业务生产环境的运营需求,为此,Gaia将会配合应用的需求,深入了解各种应用,与数据平台部的同事们一道

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