內(nèi)存計(jì)算與深度學(xué)習(xí)

內(nèi)存計(jì)算與深度學(xué)習(xí)這是一個(gè)什么樣的時(shí)代？BIG

DATA

是什么？數(shù)據(jù)量巨大Volume

PB->EB->ZB價(jià)值密度低商業(yè)價(jià)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(gè)典型特征Variety速度要求快要求輸入輸出速度Velocity我們?cè)撛趺醋?？我們一直是這樣來(lái)讀寫的我們需要這樣計(jì)算的我們是這樣工作的我們是期望是這樣工作的未來(lái)是工作模式三個(gè)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(gè)真正的冠軍一直迎頭而上；模式識(shí)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(gè)嶄新快速攀升的領(lǐng)域。模式識(shí)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(tái)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(shí)時(shí)RapidsDBSQLHive&TezNoSQLHBaseAccumulo數(shù)據(jù)生命周期&流程&治理批量MapReduce全文檢索

平臺(tái)整合Solr流計(jì)算Storm監(jiān)控&管理AmbariZookperHDFS加/解密ESSparkRapidsHcatlogFalconSqoopFlumeKerberosYARN(Hadoop2計(jì)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(jì)算基于內(nèi)存高靈活擴(kuò)展性基于內(nèi)存跨節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)查詢基于內(nèi)存計(jì)算RapidsDB特點(diǎn)n

全內(nèi)存分布式數(shù)據(jù)庫(kù)n

高性能，高吞吐量，高擴(kuò)展性n

滿足ACID數(shù)據(jù)庫(kù)基本要求n

支持標(biāo)準(zhǔn)SQL語(yǔ)句n