选自CISUC 作者：Filipe Assunção 等 机器之心编译 参与：程耀彤、李泽南 在为特定任务构建神经网络算法时，想要达到最佳性能需要大量的设计和手动调整。葡萄牙科英布拉大学计算设计和可视化实验室的研究者们利用进化算法的策略提出了深度进化网络结构表征（DENSER），可以自动进行多层深度神经网络的结构设计和参数调优，在没有先验知识的情况下，该方法生成的神经网络达到了业内最佳性能。 论文：DENSER: Deep Evolutionary Network Structured Representa
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
通常，你会从源获取部分更新/插入，然后对Hudi数据集执行写入操作。如果从其他标准来源（如Kafka或tailf DFS）中提取数据，那么DeltaStreamer将会非常有用，其提供了一种简单的自我管理解决方案，可将数据写入Hudi。你还可以自己编写代码，使用Spark数据源API从自定义源获取数据，并使用Hudi数据源写入Hudi。
过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？Apache Flink 1.9 引入了状态处理器（State Processor）API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点（checkpoint）中的状态。
Cloudera 在为流处理提供综合解决方案方面有着良好的记录。Cloudera 流处理 (CSP) 由 Apache Flink 和 Apache Kafka 提供支持，提供完整的流管理和有状态处理解决方案。在 CSP 中，Kafka 作为存储流媒体底层，Flink 作为核心流处理引擎，支持 SQL 和 REST 接口。CSP 允许开发人员、数据分析师和数据科学家构建混合流数据管道，其中时间是一个关键因素，例如欺诈检测、网络威胁分析、即时贷款批准等。
Lyft 的使命是用世界上最好的交通工具改善人们的生活。我们相信，在未来，无人驾驶汽车将使交通更加安全，人人都更加方便。这就是为什么 Lyft 的无人驾驶部门 Level 5正在为 Lyft 网络开发一个完整的无人驾驶自治系统，给乘客提供这种技术的便利。然而，这是一项极其复杂的任务。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是，我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
无论是在生产环境中运行 Apache Flink 还是在调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何读写以及更新 Flink Savepoint 中的状态？为了解决这个问题，在 Apache Flink 1.9.0 版本引入了 State Processor API，扩展 DataSet API 实现读写以及修改 Flink Savepoint 和 Checkpoint 中状态。
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
在本教程中，您将通过使用Cloudera数据平台（CDP）上的体验Cloudera Machine Learning（CML）了解聚类技术。聚类是一种无监督的机器学习算法，它执行将数据划分为相似组的任务，并有助于将具有相似数据点的组隔离为聚类。
RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
Apache Hudi(简称：Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据，同时提供两种原语，使得除了经典的批处理之外，还可以在数据湖上进行流处理。
本篇参考：https://resources.docs.salesforce.com/sfdc/pdf/integration_patterns_and_practices.pdf
COS产品支持对数据进行丰富的操作和管理。 CFS产品支持数万客户共享使用且保证数据一致性。 CBS产品结合CVM，可以在其上部署丰富的应用。
先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。
DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念，重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
Hudi Cleaner（清理程序）通常在 commit和 deltacommit之后立即运行，删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能，请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交)，以便可以回退，另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
Apache Flink是一个分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行，在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。
市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark是内存计算，内存计算是spark的特性。请问在计算机领域，mysql,redis,ssh框架等等他们不是内
在上一篇文章中，我们介绍了适合单个用户进行使用和开发的 Galaxy 在线平台，今天我们来聊一下在为多用户生产环境设置 Galaxy 时，我们应采取的一些可以让 Galaxy 获得最佳性能的额外步骤。
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
作为Talend的客户成功架构师，我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景，但我注意到一个常见的模式是，没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题，但从长远来看，相同的性能问题会重新出现，因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么，它们是多么简单还是多么复杂，以及作为集成的一部分而移动的数据量。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。 Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集 (RDD)，它是跨集群节点分区的元素集合，可以并行操作。 RDD 是通过从 Hadoop 文件系统（或任何其他 Hadoop 支持的文件系统）中的文件或驱动程序中现有的 Scala 集合开始并对其进行转换来创建的。 用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
大数据架构设计用来处理对传统数据库系统而言太大或太复杂的数据的引入、处理和分析。组织进入大数据领域的门槛各不相同，具体取决于用户的权限及其工具的功能。对某些组织来说，大数据可能意味着数百个 GB 的数据，而对另一些组织来说，大数据则意味着数百个 TB 的数据。随着处理大数据集的工具的发展，大数据的涵义也在不断地变化。慢慢地，这个术语更多的是指通过高级分析从数据集获取的价值，而不是严格地指数据的大小，虽然这种情况下的数据往往是很大的。
最近几年关于Apache Spark框架的声音是越来越多，而且慢慢地成为大数据领域的主流系统。最近几年Apache Spark和Apache Hadoop的Google趋势可以证明这一点： 如果
问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。Hudi 或许大家了解的比较少，这里给大家介绍下Hudi这个非常实用和有潜力的组件。 Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能觉得比较抽象，那么它到底解决了哪些问题？ Hudi解决了我们那些痛点 1.实时获取新增数据 你是否遇到过这样的问题，使用Sqoop获取Mysql日志或则数据，然后将新增数据迁移到Hive或则HDFS。对于新增的数据，有不少公司确实是这么做的，比较高级点的，通过Shell调用Sqoop迁移数据实现自动化，但是这里面有很多的坑和难点，相对来说工作量也不少，那么有没有更好的解决办法那？---Hudi可以解决。Hudi可以实时获取新数据。 2.实时查询、分析 对于HDFS数据，我们要查询数据，是需要使用MapReduce的，我们使用MapReduce查询，这几乎是让我们难以接受的，有没有近实时的方案，有没有更好的解决方案--Hudi。 什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。 读优化表的主要目的是通过列式存储提供查询性能，而近实时表则提供实时（基于行的存储和列式存储的组合）查询。 Hudi是一个开源Spark库（基于Spark2.x），用于在Hadoop上执行诸如更新，插入和删除之类的操作。它还允许用户仅摄取更改的数据，从而提高查询效率。它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
当时买存储服务器的速度，根本赶不上用户增长，所以用户每天最多上传 800 万张图片。
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 基于Hadoop部署企业数据中心(EDH)一个最主要的好处就是利用其横向扩展的能力。单个集群可以扩展到数千个节点。此外，根据一些生产系统的需要，此集群还包括数据的多级备份策略以及故障/错误保护，从而保证数据不丢以及系统的容错。然而，很多企业依旧需要多个集群来保证真正的容灾，为什么需
从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线，在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年，Uber开发了增量处理框架Apache Hudi，以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后，我们开源了该解决方案，以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势。接着在2019年，我们履行承诺，进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation，差不多一年半之后，Apache Hudi毕业成为Apache Software Foundation顶级项目。为纪念这一里程碑，我们想分享Apache Hudi的构建、发布、优化和毕业之旅，以使更大的大数据社区受益。
I智慧工地视频分析系统通过yolov7网络模型视频智能分析技术，AI智慧工地视频分析系统对画面中物的不安全状态以及现场施工作业人员的不合规行为及穿戴进行全天候不间断实时分析，AI智慧工地视频分析系统发现有人不合规行为及违规穿戴抽烟打电话等立即自动抓拍存档告警。在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。然后，每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组，再将它们连接在一起。此时，每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后，该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。除了保持原有的 ELAN 设计架构，E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。
在本文中我们讨论下你可能已经遇到过的关于数据大规模增长的问题，以及数据被忽略的价值。Presto 是处理所有数据并通过结构化查询语言（SQL）提供行之有效工具的关键推动力。Presto 的设计和功能能够让你获得更好的见解，而不仅仅只是访问。你可以更快地获得这些见解，并获得过去由于成本过高、时间太长而无法获得的信息。除此之外，你可以使用更少的资源，花费更少的预算来学到更多。
序列预测是近年来深度学习的热点应用之一。从推荐系统、自然语言处理还是时间序列分析，它的潜力似乎是无穷无尽的。这使得业界涌现出前所未有的解决方案，并推动着不断创新。
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组，周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求，我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
Apache Ozone 是一种分布式、可扩展和高性能的对象存储，可与Cloudera 数据平台(CDP) 一起使用，可以扩展到数十亿个不同大小的对象。它被设计为原生的对象存储，可提供极高的规模、性能和可靠性，以使用 S3 API 或传统的 Hadoop API 处理多个分析工作负载。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral（MCFS），这是一个新颖的算法框架，用于多机器人覆盖路径规划（MCPP），首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线（Connected Fermat Spiral，CFS）适应到多机器人协调中。
复制（在上一篇博客文章中介绍）已经发布了一段时间，并且是Apache HBase最常用的功能之一。使集群与不同的对等方复制数据是非常常见的部署，无论是作为DR策略还是简单地作为在生产/临时/开发环境之间复制数据的无缝方式。尽管这是使不同的HBase数据库在亚秒级延迟内保持同步的有效方法，但是复制仅对启用该功能后所摄取的数据进行操作。这意味着复制部署中涉及的所有集群上的所有现有数据仍将需要以其他某种方式在同级之间进行复制。有很多工具可用于同步不同对等集群上的现有数据。Snapshots、BulkLoad、CopyTable是此类工具的知名示例，以前的Cloudera博客文章中都提到了这些示例。HashTable/SyncTable，详细介绍了它的一些内部实现逻辑，使用它的利弊以及如何与上述其他数据复制技术进行比较。
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展，Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而，为了实现这一点，这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
自从开始训练深度神经网络以来，一直在想所有Python代码的结构是什么。理想情况下，良好的结构应支持对该模型进行广泛的试验，允许在一个紧凑的框架中实现各种不同的模型，并且每个阅读代码的人都容易理解。必须能够通过编码和重用各种数据加载器来使用来自不同数据源的数据。此外，如果模型支持在一个模型中组合多个网络（例如GAN或原始R-CNN的情况），那就太好了。该框架还应该具有足够的灵活性以允许进行复杂的可视化（这是在数据科学中的核心信念之一，即可视化使一切变得更加容易，尤其是在计算机视觉任务的情况下）。
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