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开源大数据周刊-第70期

资讯:

  • 推动云基础设施创新,英特尔与阿里云的“软硬合唱”
    对于一家云服务厂商来说,实现软件、服务与硬件基础设施的完美整合,是在激烈市场竞争中的关键点。

  • 微软开源用于Spark的深度学习库MMLSpark
    微软开源了MMLSpark,用于Apache Spark的的深度学习库。MMLSpark可以与微软认知工具包和OpenCV完美整合。微软发现,虽然SparkML可以建立可扩展的机器学习平台,绝大多数开发者的精力都耗在了调用底层API上。MMLSpark 旨在简化 PySpark 中的重复性工作。

  • CRI-O 1.0 正式发布
    CRI-O让你可以直接从Kubernetes来运行容器,无需任何不必要的代码或工具。只要容器符合OCI,CRI-O就可以运行它,摈弃了非必要的工具,让容器一心处理它最擅长的方面:运行下一代云原生应用程序。

技术

  • 利用已有的大数据技术,如何构建机器学习平台
    技术人需要学习成本,企业项目开发也要考虑新技术采纳时间。有什么办法能在企业已有的大数据平台经验基础上进行AI开发?同程利用Spark对机器学习平台的思考和实现过程值得借鉴。

  • 阿里RocketMQ是怎样孵化成Apache顶级项目的?
    9月25日,Apache软件基金会官方宣布,阿里巴巴捐赠给Apache社区的开源项目RocketMQ从Apache社区正式毕业,成为Apache顶级项目(TLP)。

  • Hadoop时代的维度建模和Kimball数据集市
    维度建模是数据建模的一种特殊方法。维度建模有两个同义词,数据集市和星型结构。星型结构是为了更好地进行数据分析,参考下面图示的维度模型,可以有一个很直观的理解。通过它可以立即知道如何通过客户、产品、时间对订单进行分割,如何通过度量的聚集和比较对订单业务过程进行绩效评估。

  • Hadoop技术之Hadoop HA机制学习
    关于Hadoop HA的资料多集中于怎么搭建HA,对于HA为什么要这么做描述甚少,所以本文对于HA是如何搭建的暂不介绍,主要是介绍HA是怎么运作,QJM又是怎么发挥功效的。

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最后更新:2017-10-27 11:04:04

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