谈谈深度学习中的Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？...因为如果数据集足够充分，那么用一半（甚至少得多）的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一样的。 在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？...在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。 盲目增大 Batch_Size 有何坏处？ 内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。...Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。 调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？ 这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。...在其上层有 Keras 封装，支持 GRU / JZS1, JZS2, JZS3 等较新结构，支持 Adagrad / Adadelta / RMSprop / Adam 等优化算法。 ?
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/83626029 已授权转载，如需转载请联系作者 之前面试过程中被问到过两个问题： （1）深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的...（2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？...bn的文章里专门探讨），先给个自己当时回答的答案吧（相对来说学究一点）： (1) 不考虑bn的情况下，batch size的大小决定了深度学习训练过程中的完成每个epoch所需的时间和每次迭代(iteration...其实纯粹cuda计算的角度来看，完成每个iter的时间大batch和小batch区别并不大，这可能是因为本次实验中，反向传播的时间消耗要比正向传播大得多，所以batch size的大小对每个iter所需的时间影响不明显...而本次实验中反向的过程要比正向的过程时间消耗大得多，所以batch size的大小对完成每个iter所需的耗时影响不大。）
这也为企业减少了前期投资，可以专注于推动差异化的业务价值，加快投产时间，这些也影响着企业的运作方式，从而能够产生多米诺骨牌效应，在市场竞争中不断获利。...借助 SnapStart，客户可以通过创建 Lambda 函数的快照来解决这个问题，然后只需启动它们而无需等待通常的初始化过程。...由于 SnapStart 使用微型虚拟机 (microVM) 快照来检查和恢复完整的应用程序，因此该方法也具有适应性和通用性。缓存的快照在闲置 14 天后将被删除。...作为主题演讲中的一项重要发布，Peter DeSantis 在最后还介绍到，目前已经有很多客户在测试和使用 Amazon Lambda SnapStart ，并反馈在降低了 90% 以上延迟的同时，应用无需变更代码或架构...MSK 用于摄取实时数据流，以及用于数据仓库的 Amazon Redshift。
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift（数仓）查询Hudi表，现在它终于来了。...现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...Redshift Spectrum允许您读取Apache Hudi 0.5.2版本的Copy-on-Write（CoW）表的最新快照，并且可以通过manifest文件读取最新的Delta Lake 0.5.0...Hudi Copy On Write表是存储在Amazon S3中的Apache Parquet文件的集合。有关更多信息，请参阅开源Apache Hudi文档中的Copy-On-Write表。
服务介绍 编辑 很多公司选择AWS作为其IT解决方案，AWS有很多云服务，以下介绍AWS中几类比较重要的服务。...假使这个过程倒过来，由电脑程序要求人完成这个任务并返回结果，那又会如何呢？Mechanical Turk就是这么做的，它把人的行为和判断变成了软件程序中的功能。...用户可以通过亚马逊关系型数据库服务来管理Aurora的配置、打补丁、备份和恢复等。Aurora可自动扩展，可对传输过程中的数据进行加密。...数据库迁移服务不仅可作为AWS云的一个网关，它还允许非AWS数据库之间的同质迁移，并支持大部分的常用数据库。在迁移过程中，源数据库可保持正常运行，从而减少了停机时间。...Redshift提供快速的查询与I/O性能，这使得它特别适用于大数据分析应用。 关系型数据库服务（RDS）：亚马逊RDS提供了多种数据库引擎选项以帮助用户对关系型数据库进行迁移、备份和恢复等操作。
要利用来自Amazon Redshift的数据构建机器学习模型，我们首先需要允许Amazon ML接入到Amazon Redshift当中。...具体操作为运行UNLOAD命令对Amazon S3进行相关查询，而后开始培训流程的下一个阶段。 在IAM控制台当中创建一个名为AML-Redshift的新角色，而后选择Continue。 ?...我们还建议大家利用ORDER BY RANDOM()对记录进行混排，从而避免数据内容的次序影响。...在默认情况下，Amazon ML会对数据进行拆分，其中70%被作为模型训练内容、另外30%则被用于模型评估。 ? 由于存在大量记录需要处理，因此创建数据源、ML模型以及评估的过程可能需要一段时间。...这些变更完全来源于临界值的具体调整，而不会影响或者改进模型本身。
400 TB TPC-H基准测试证明MySQL HeatWave Lakehouse的查询性能比Snowflake快17倍，比Amazon Redshift快6倍。...高可用的托管数据库服务，它可以在计算节点故障的情况下自动恢复加载到HeatWave集群中的数据——无需从外部数据格式重新转换。...如果没有相关经验，用户通常会选择保守的数据类型和大小，这会造成浪费或无法达到最优的查询性能(例如，对所有类型使用varchar)。...4小时内向对象存储中加载400TB数据 通过一个完全透明的、公开的400 TB TPC-H*基准测试，MySQL HeatWave Lakehouse的加载性能比Amazon Redshift快8倍，...400 TB TPC-H基准测试所示，MySQL HeatWave Lakehouse的查询性能为比Snowflake快17倍，比Amazon Redshift快6倍。
近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google...GIGAOM在去年（2019）4月份发布过一份类似的云原生数仓性能测试报告，当时选取的主要是Amazon Redshift，Microsoft Azure SQL Data Warehouse，Google...测试结果 Actian基本在所有的场景性能都表现最优，而且性价比最好，具体可详见GigaOM的报告。但就如前面所说的，它是Sponsor，并且参与了测试过程和报告的编写，这种结果也可以预期的。...最佳性能SQL的数量：横向比较22个场景，挑选出每个场景的最佳（执行时长最短）。Redshift有13条SQL执行时间最短，Synapse有8条，Snowflake只有1条，而BigQuery没有。...最佳性能SQL的数量：同样，还是Redshift在最多场景性能表现最好，Synapse是第二，但差距已经不大了。而Snowflake和BigQuery在22个场景中没有执行时长最短的。
随着执行查询增加，MySQL Autopilot 使得 HeatWave 查询优化器变得越来越智能，从而随着时间的推移不断提高系统性能——这是 Amazon Aurora、Amazon Redshift...MySQL Autopilot 包括以下功能： 自动配置：通过对需要分析的表数据进行自适应采样来预测运行工作负载所需的 HeatWave 节点数量。这意味着客户不再需要手动估计其集群的最佳大小。...自动并行加载：可以通过预测加载到 HeatWave 中的每个表的最佳并行度来优化加载时间和内存使用。 自动数据放置：预测应在内存中对哪些表进行分区以帮助实现最佳查询性能的列。...自动编码：可以确定加载到 HeatWave 中的列的最佳表示，同时考虑到查询。这种最优表示提供了最好的查询性能并最小化了集群的大小，可以最小化成本。...具体来说，在 HeatWave 的测试中： 与采用 AQUA 的 Amazon Redshift 相比，性价比高出 13 倍——快 6.5 倍，成本减半 (TPC-H 10TB) 性价比比 Snowflake
但在使用过程中也遇到了磁盘损坏和数据恢复等诸多存储挑战。作为初创公司，Jerry 希望避免对 ClickHouse 集群进行大量的维护工作。...当发生硬件故障的时候，根据数据量的大小，故障恢复通常需要几小时到十几小时，我们也在一些使用者中听到了类似的情况。虽然数据分析系统通常被看作是其他系统的数据副本，但这带来的影响还是非常大的。...第一：资源竞争所引发的性能下降。在当前的 ClickHouse 使用方式中，我们把所有的任务都放在了这个架构中，当时 ETL 任务与报表任务之间时常发生冲突，影响了整体性能。...但幸运的是，这个问题相对容易解决，我们只需修改 ClickHouse 的源代码并对其进行锁定即可。 其次，即便在应用过程中仅进行只读操作，ClickHouse 仍会保留一些状态信息，如写入时的缓存。...暂停 Kafka 消费队列：在启动可用于 ClickHouse 的实例之前，必须确保停止对其他数据源的有状态内容的消费。
让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...如果超过此大小，则可能会导致性能下降。 Amazon Redshift、谷歌BigQuery、SnowflPBake和基于hadoop的解决方案以最优方式支持最多可达多个PB的数据集。...本地和云 要评估的另一个重要方面是，是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...我们建议使用现代的数据仓库解决方案，如Redshift、BigQuery或Snowflake。作为管理员或用户，您不需要担心部署、托管、调整vm大小、处理复制或加密。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。
上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题吗？如果考虑上云，需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。...ETL作业仍然很重要，但现在也有从流式摄取数据，甚至允许你直接对不在仓库中的数据执行查询的能力。 2）支持数据多元查询 现有数据仓库，除了要支持典型批量查询外，还需要支持诸如adhoc类的查询方式。...1）是否有足够的技术积累？ 数据仓库本身具备较高的技术门槛，即使选择开源也需要摸索积累的过程，除非是直接使用外部商业产品。 2）是否已经在使用云？ 如果已经是某云的客户，那么从云做数据集成将更加容易。...四、典型数仓云服务 4.1 Amazon (AWS) Redshift [1567044503447033753.jpeg] Redshift是典型的shared-nothing设计，本地挂载存储。...支持直接对S3上的数据进行查询，而无需ETL。其支持PostgreSQL的方言，对有些数据类型和函数不支持。Redshift本身监控组件性能并自动恢复，其他维护工作由用户负责。
ETL作业仍然很重要，但现在也有从流式摄取数据；甚至允许你直接对不在仓库中的数据执行查询的能力。 支持数据多元查询 现有数据仓库，除了要支持典型批量查询外，还需要支持诸如adhoc类的查询方式。...是否有足够的技术积累？ 数据仓库本身具备较高的技术门槛，即使选择开源也需要摸索积累的过程。除非是直接使用外部商业产品。 是否已经在使用云？ 如果已经是某云的客户，那么从云做数据集成将更加容易。...4.典型数仓云服务 Amazon (AWS) Redshift Redshift是典型的shared-nothing设计，本地挂载存储。...支持直接对S3上的数据进行查询，而无需ETL。其支持PostgreSQL的方言，对有些数据类型和函数不支持。Redshift本身监控组件性能并自动恢复，其他维护工作由用户负责。...它提出一种“虚拟仓库”的概念，每个查询可分配到不同的虚拟仓库中，针对不同的仓库也分配不同的资源。仓库间不会影响性能，且仓库本身具有很高的弹性，可自动提供额外的计算资源。
什么是分区表 分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表，并且整个过程对用户是透明的，也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上，不需要关心数据实际上落在哪张小表里面。...分区不会影响数据在各个节点上的分布情况。...什么时候使用分区表 是否使用分区表，可以通过以下几个方面进行考虑： 表数据量是否足够大：通常对于大的事实表，比如数据量有几千万或者过亿，我们可以考虑使用分区表，但数据量大小并没有一个绝对的标准可以使用，...表是否有合适的分区字段：如果数据量足够大了，这个时候我们就需要看下是否有合适的字段能够用来分区，通常如果数据有时间维度，比如按天，按月等，是比较理想的分区字段。...表内数据是否具有生命周期：通常数仓中的数据不可能一直存放，一般都会有一定的生命周期，比如最近一年等，这里就涉及到对旧数据的管理，如果有分区表，就很容易删除旧的数据，或者将旧的数据归档到对象存储等更为廉价的存储介质上
在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。 能否从云上获取更多价值，将成为企业能否在数字时代拥有一席之地、持续领先领跑的关键。...而云原生对基础设施的革新，带来了一系列“蝴蝶效应”。...过去处理数据，需要资深的数据架构师定义数仓的规划，从数仓的分层、指标的定义到数据集市模型设计，然后交给专业的数据工程师进行业务开发，再由业务人员进行验证，有一套规范但却复杂的过程。...2019年1月，纳斯达克参加了亚马逊云科技的Data Lab，在为期四天的实验中，纳斯达克使用Amazon Redshift作为计算层，重新设计了其提供分析的方式。...因此，纳斯达克开始使用Amazon Redshift Spectrum，这是一项赋能智能湖仓架构的功能，可以直接查询数据仓库和Amazon S3数据湖中的数据。
来自各种来源的所有数据首先转储到各种 S3 存储桶中，然后再加载到 Redshift（我们的数据仓库）中，S3 中的数据也充当备份，以防任何 ETL 作业失败。...• Amazon Redshift：我们使用 Amazon 的 Redshift 作为集中式数据仓库，包含一个六节点 Redshift 集群，数据以有规律的节奏从各种来源流入，Amazon Redshift...我们对工具的选择主要受以下因素驱动： • 易用性：BI 开发人员/分析师必须很容易即可创建和维护报告和仪表板。 • RBAC：我们应该能够为公司中的不同用户提供细粒度的访问。...2.5 监控数据基础设施 监控和警报对于检查系统和发现生产问题是不可或缺的，它还直接影响平台的可靠性。...总结 在这篇博客中总结了Halodoc的数据平台，从不同来源的数据到各种可视化工具，我们在选择这些工具时的思考过程，维护和运行此基础设施是一项艰巨的任务，我们不断挑战自己以保持基础设施简单并更有效地解决问题
这些方法有两个主要缺点。首先，他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次，持久化存储所有传输中的记录以及算子状态，这会导致比所需的快照要更大。...这是一种适用于现代数据流执行引擎的轻量级算法，可最大限度地减少空间需求，让快照发生时对系统的影响降到最低。...这种算法不会停止流处理，它只会引入很少的运行时间开销，而且对于整个无环图的拓扑结构，只对有状态的算子进行快照，因此快照的大小只会占用很小的空间。...barrier 将循环中的所有记录都推送到下游日志中，以便将它们包含在一致的快照中。 ? 4. 故障恢复 在这提供关于故障恢复操作的简要说明。有几种故障恢复方案可用于一致性快照。...用于评估的执行拓扑结构（如下图）由6个不同的算子组成，其并行度等于集群节点的个数，转换为 6 * 集群大小 个任务顶点。执行包含3个完整的网络 shuffle，以突显 ABS 中通道阻塞的可能影响。
而率先帮助用户走出数据湖价值落地之路的，不是开源厂商，也不是传统存储厂商，恰恰是以AWS为代表的云服务提供商们。 这背后有何缘由？这一切还得从数据湖的本质谈起。...比如，相比于数据仓库对于数据协作有规则限制，数据湖对于数据写入没有限制，可以更容易的收集数据；数据湖可以汇聚来自各种数据源的数据，并进行数据拉通，从而消除数据孤岛的问题；而数据湖中存放着最原始的数据则更加有利于数据价值的挖掘...而 Amazon Redshift是一款性能优秀、强大、使用简单、全托管的数据仓库服务，可以轻松进行大规模并行处理，支持TB级规模数据的扩展，可以通过Spectrum引起将查询扩展到Amazon S3，...其次，在经历了多年的“企业上云”之后，各行各业对于云计算的认知和认可已经形成，在企业加速上云这个过程中，数据湖作为与云计算天然紧密联系在一起的应用，其实已经具备了非常好的基础设施环境，用户在上云之后逐步采用数据湖服务也是顺势而为...举个例子，用户之前想将数据导入Redshift云数据仓库，之前需要自己写ETL管道，非常不方便，如今有了AWS Glue能够快速完成数据的抽取、转换和加载。
数据湖当中的数据可谓是包罗万象： 结构化的，有各种关系型数据库的行和列。 半结构化的，有JSON、XML、CSV。 非结构化的，有电子邮件、PDF、各种文档。...为了帮助简化这个过程，亚马逊云科技开发出了Amazon Lake Formation。...Amazon Kinesis 提供收集、处理和分析实时流数据的服务，以便及时获得见解并对新信息快速做出响应。 Amazon Redshift 亚马逊云科技的强大数据仓库，性价比很高。...Amazon Glue包含一个重要的组件，叫做Amazon Glue Elastic Views。 这个组件让你可以对存储在多种数据存储中的数据创建视图，并在您选择的目标数据存储中创建具体化视图。...在数据移动的过程中，如何将流数据可靠地加载到数据湖、数据存储和分析服务中呢？亚马逊云科技还有一项法宝：Amazon Kinesis Data Firehose。
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