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文檔簡介
內(nèi)存計算與深度學(xué)習(xí)這是一個什么樣的時代?BIG
DATA
是什么?數(shù)據(jù)量巨大Volume
PB->EB->ZB價值密度低商業(yè)價值高Big
Data數(shù)據(jù)類型多文本|圖像|視頻|音頻Value-----------------------大數(shù)據(jù)的四個典型特征Variety速度要求快要求輸入輸出速度Velocity我們該怎么做?我們一直是這樣來讀寫的我們需要這樣計算的我們是這樣工作的我們是期望是這樣工作的未來是工作模式三個與“學(xué)習(xí)”高度相關(guān)的流行詞匯機(jī)器學(xué)習(xí)就行一個真正的冠軍一直迎頭而上;模式識別一開始主要作為機(jī)器學(xué)習(xí)的代名詞,而后正慢慢的沒落的消忙;深度學(xué)習(xí)是一個嶄新快速攀升的領(lǐng)域。模式識別-智能程序的誕生機(jī)器學(xué)習(xí)-從樣本中學(xué)習(xí)的智能程序深度學(xué)習(xí)-一統(tǒng)江湖的架構(gòu)大數(shù)據(jù)平臺的整體視圖結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
同一同AnalyticsFlumeSqoopReal
TimeBig
SQL(Hive、MR、RDP)StructuredMahoutDatabase(HBase)Rapids
Hadoop
(HDFS)Rapids產(chǎn)品架構(gòu)圖R,
Mahout,
Machine
Learning(機(jī)器學(xué)習(xí))RapidsManagerRapids
Rest
API數(shù)據(jù)訪問數(shù)據(jù)治理&整合安全操作實時RapidsDBSQLHive&TezNoSQLHBaseAccumulo數(shù)據(jù)生命周期&流程&治理批量MapReduce全文檢索
平臺整合Solr流計算Storm監(jiān)控&管理AmbariZookperHDFS加/解密ESSparkRapidsHcatlogFalconSqoopFlumeKerberosYARN(Hadoop2計算框架)流程OOZIENFSWebHDFSHDFSLDAP(Hadoop
Distributed
File
System)數(shù)據(jù)管理Cascading部署選擇LinuxWindows本地部署云部署(Openstack)基于內(nèi)存的作業(yè)計算基于內(nèi)存高靈活擴(kuò)展性基于內(nèi)存跨節(jié)點數(shù)據(jù)查詢基于內(nèi)存計算RapidsDB特點n
全內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)庫n
高性能,高吞吐量,高擴(kuò)展性n
滿足ACID數(shù)據(jù)庫基本要求n
支持標(biāo)準(zhǔn)SQL語句n
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