在 0.11.0 中,我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能,可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
在 0.11.0 中,默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing,以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面,用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此,使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关,您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说,可以用一句话概括其实质:Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境,只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业,无需维护集群。
预祝大家2020新年快乐??? 2019年最后一发来啦~ Skr Shop年底第二弹《营销体系》第三篇《通用抽奖工具之系统设计》~ 前言 上篇文章《SkrShop通用抽奖工具之需求分析》我们已经通过
上篇文章《SkrShop通用抽奖工具之需求分析》我们已经通过一些常见的抽奖场景,得到了符合这些抽奖场景的抽奖工具五要素:
SNP Glue是SNP的集成技术,适用于任何云平台。它最初是围绕SAP和Hadoop构建的,现在已经发展为一个集成平台,虽然它仍然非常专注SAP,但可以将几乎任何数据源与任何数据目标集成。
过去一年来,机器学习模型在 NLP 领域很多语言理解任务上的表现都获得了极大提升。Elmo、BERT、ALICE、之前被称为 BigBird 的模型(现在叫做 MT-DNN)都取得了显著进展,OpenAI GPT 也有一种非常有效的方案,即将用简单的多任务在大量文本数据集上预训练的语言建模方法与将所得模型适应到下游应用的迁移学习技术结合起来。
参考资料:https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
DeepMind、纽约大学、华盛顿大学或许怎么也没有想到,去年4月才推出的NLP测试基准GLUE,这么快就要过时了。
上一篇对Java层面提供的以及和Spring提供的任务调度方式有了一定的了解,也分析出了它们的弊端,不过学习它们还是很有必要的,因为任务调度机制的思想和这些类差不多,只不过一个功能强大的任务调度工具会额外添加很多功能,使其更加灵活,更加全面,更加可控,比如Timer类会使用TaskQueue来存储任务,TimerThread获取到的TimerTask总是最先执行的任务,是因为TimerQueue是一个最小堆,它会将最先执行的任务放在堆顶,然后按照时间顺序进行排序,而在xxl-job中,会有一个守护线程去扫描数据库,获取可执行的任务,然后根据此任务的一些配置去解析出此任务的调度方式。
【导读】预训练方法设计有不同的训练目标,包括语言建模、机器翻译以及遮蔽语言建模等。最近发表的许多论文都使用了微调模型,并预先训练了一些遮蔽语言模型的变体。然而,还有一些较新的方法是通过对多任务微调提高性能,结合实体嵌入,跨度预测和自回归预训练的多种变体。它们通常在更大数据上训练更大的模型来提高性能。本文的目标是通过复制、简化和更好地微调训练BERT,以作为更好理解上述方法的相对性能的参考值。
将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台,而平台自身并不承担业务逻辑,“调度中心”负责发起调度请求。
近两年,以 BERT、XLNet 为代表的无监督预训练技术在多个自然语言处理任务上取得了技术突破。基于大规模数据的无监督预训练技术在自然语言处理领域变得至关重要。
本文主要参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/96020318
标题:LoSparse: Structured Compression of Large Language Models based on Low-Rank and Sparse Approximation
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。
【新智元导读】随着自然语言处理中的预训练成为研究领域的热点,预训练的成本与计算代价也成为了大家在研究过程中必须考虑的现实问题。本文将会介绍多种在训练模型过程中提高效率,降低成本的方法,希望能对大家的研究有所帮助。
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC,但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如:通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据,而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除,增量查询(Incremental queries,Time Travel),小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata),ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server,它本身不存储数据,也不是计算引擎,不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS),Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新,删除,ACID等特性。Hudi通过Spark,Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力,同时也提供与OLAP引擎集成的能力,使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包,启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark,Flink,Presto ,Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark,Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如:百级别库表),当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi,并以增量查询的方式构建数仓层次,对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题,第一,如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi,降低开发维护成本。第二,源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三,使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表),DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka,而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表,主要原因如下,第一,在多库表且Schema不同的场景下,使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程,对源端造成压力,影响同步性能。第二,没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层,下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后,推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑,但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表,使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单,使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下,可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流,通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
今天小编就以现在比较火的分布式定时任务xxl-job,优点比较轻量级,但是从21年到现在没有比较大的更新! 现在最新的好像是2.4.0。
「重要」 :要运行示例的最新版本,你必须从源代码安装并为示例安装一些特定要求。在新的虚拟环境中执行以下步骤:
最近在了解 Presto 和 Trino 对于 Deltalake Connector 的相关实现原理,这里了解完刚好用一篇文章总结下,一是可以帮助自己未来的回顾,二是也希望能够帮助大家,下面都是个人理解,若理解有误,欢迎指出,共勉。
注意:节点2(heartbeat-backup)也需要同样进行配置。更多关于企业集群运维管理系列的学习文章,请参阅:玩转企业集群运维管理专栏,本系列持续更新中。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑,具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是,此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面,0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能,例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本,提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
本文介绍了如何在Android Studio中通过CMake和NDK-Build构建原生库。首先介绍了Android Studio中CMake和NDK-Build的基本用法,然后详细描述了如何使用CMake和NDK-Build构建原生库。同时,还提供了在构建过程中可能遇到的常见问题和解决方案。此外,文章还介绍了如何使用Android Studio中的“监视”功能来查看构建进度和结果。
由图灵奖获得者、人工智能巨头Yoshua Bengio 和 Yann LeCun牵头创办的顶级会议ICLR,被誉为深度学习“无冕之王”,获得学术研究者们广泛认可。
我们认为使用大型模型架构和相同数据在XLNet 和BERT之间进行公平的比较研究具有重要的科学价值。
在评估一个模型的时候,仅通过ROUGE、BLEU SCORE评价模型还是太单薄了,并不能全面的反馈模型的能力。在相完整评估一个模型的能力的时候,最重要的是提供一套有效的评估模型。现在常见的模型的基准测试有 GLUE、SuperGLUE、HELM、MMLU等等。
进入任务管理界面,点击“新增任务”按钮,在弹出的“新增任务”界面配置任务属性后保存即可。详情页参考章节 “三、任务详解”。
GLUE 榜单链接:https://gluebenchmark.com/leaderboard
本文介绍一种称之为BERT的新语言表征模型,意为来自变换器的双向编码器表征量(BidirectionalEncoder Representations from Transformers)。不同于最近的语言表征模型(Peters等,2018; Radford等,2018),BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。因此,预训练的BERT表征可以仅用一个额外的输出层进行微调,进而为很多任务(如问答和语言推理)创建当前最优模型,无需对任务特定架构做出大量修改。
XXL-JOB 是一个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。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。
前不久,CMU和谷歌大脑提出的XLNet预训练模型在 20 项任务上全面碾压曾有“最强NLP预训练模型”之称的BERT,可谓风光无限,吸足了眼球。
在 10 月 20 号的世界互联网大会中,微软之前提出来的「统一预训练语言模型与机器阅读理解技术」荣获「世界互联网领先科技成果」奖,沈向洋博士在会上介绍了这一模型。
---- 新智元报道 来源:微软亚洲研究院 编辑:QQ 【新智元导读】集成前沿算法,NNI(Neural Network Intelligence)大更新。 无论在学术界还是产业界,今年人工智能大模型都是爆款话题。但面对这些动不动就数十亿级别参数的模型,使用传统方法微调,宛如水中捞月、海底捞针。作为微软亚洲研究院为科研人员和算法工程师量身定制的一站式 AutoML(自动机器学习)工具, NNI(Neural Network Intelligence)在过去的三年间不断迭代更新,加强了对各种分布式训
参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 “BEAN模式”,JobHandler属性填写任务注解“@XxlJob”中定义的值;
今年六月,谷歌发布XLNet,指出并解决了BERT的缺点,在20多个指标上全面刷爆了BERT之前的成绩,数据、算力相比BERT增加了很多,也在业内引起了激烈讨论:到底该用BERT还是XLNet?
在今年年初,微软发布了一个多任务自然语言理解模型,它在通用语言理解评估基准 GLUE 上取得了当时最好的效果:11 项 NLP 基准任务中有 9 项超过了 BERT。至此,各种 NLP 预训练方法都被提了出来,GLUE 基准也出现越来越多的新研究。
xxl-job将调度行为抽象形成"调度中心"公共平台,而平台自身并不承担业务逻辑,"调度中心"负责发起调度请求。将任务抽象成分散的JobHandler,交由"执行器"统一管理,"执行器"负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑。因此,"调度"和"任务"两部分可以相互解耦,提高系统整体稳定性和扩展性。
人工智能大模型时代,评测基准成为大模型发展的风向标。从扁平到全面系统,从简化到多重维度,智源指数CUGE旨在尝试为大模型评测设计一张全面评估综合能力的新考卷。
通常而言,在预训练自然语言表征时增加模型大小可以提升模型在下游任务中的性能。但在某些情况下,由于 GPU/TPU 内存限制、训练时间延长以及意外的模型退化等原因,进一步增加模型大小的难度也随之增加。
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BERT 自诞生以来就展现出了卓越的性能,GLUE 排行榜上前几名的模型一度也大多使用 BERT。然而,XLNet 的横空出世,打破了 BERT 的纪录。不过,不久之后,剧情再次出现反转,Facebook 创建的改进版 BERT——RoBERTa,登上了 GLUE 排行榜榜首。
SuperGLUE相比“前辈”GLUE大大提升了问题的难度,提出一年多以来,人类一直处于第一位。
去年 6 月,来自微软的研究者提出一种新型预训练语言模型 DeBERTa,该模型使用两种新技术改进了 BERT 和 RoBERTa 模型。8 月,该研究开源了模型代码,并提供预训练模型下载。最近这项研究又取得了新的进展。
生成式 AI 时代的到来催生了向量数据库日益增长的需求和应用。亚马逊云科技也在多种数据库服务上实现向量搜索功能,并且他们也认为这是任何数据库都应当具备的一项核心功能。那亚马逊云科技在数据库产品上有什么样的规划、他们如何看待纯向量数据库需求?针对上述问题,近期在 re:Invent 现场,InfoQ 采访了亚马逊云科技数据库和迁移副总裁 Jeff Carter。
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调度中心和执行器应用按官方文档配置正确并启动成功,在admin界面看不到我的执行器,只能看到xxl的demo执行器:
关于分布式任务调度平台XXL-JOB,作者 许雪里 在其发布的中文教程中已经介绍的很清楚了,这里就不做过多的介绍了。按照文档搭建xxl-job,做此记录。
在前面的学习中我们可以了解到,执行器的任务执行都是在触发器触发下执行的。对于触发器如何路由、具体的调度策略等等我们后面再进行学习,本章的重点是来看一看执行器是如何被调用以及执行任务的。
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