释放数据库服务器上的容量 • 支持处理非结构化数据 • 利用Hadoop功能保留数据 （如更新和编写索引） • 实现低成本历史归档数据 缺点 • 可能需要复杂的编程工作 • MapReduce通常比并行数 据库或可扩展ETL工具速度 更慢 • 风险：Hadoop目前仍然是 一项新兴技术 IBM软件 7 以下是优化大数据集成工作负载时需要遵循的三大重要指导 原则： 1. 将大数据 数据结构。如果进行手动编码，必须考虑这些处理流，因此 最好采用一些工具来生成代码，从而将数据集成逻辑下推到 MapReduce（也称为ETL pushdown）。 8 大数据集成与 Hadoop 在Hadoop中使用ETL pushdown处理方法（无论采用哪 种工具进行推送）可能会导致一种情形：必须在ETL引擎（而 非MapReduce）中继续运行数据集成处理的重要部分。采 用这种做法有以下几个原因： 比MapReduce高10到15倍。2 InfoSphere DataStage还对Hadoop环境进行了均衡 优化。均衡优化可生成Jaql代码，以便在MapReduce环 境中本机运行它。Jaql自带优化器，该优化器会分析所生成 的代码，并将其优化到map组件和reduce组件中。这样 可自动执行传统的复杂开发任务，并让开发人员不必再为 MapReduce架构而担忧。 InfoSphere

JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source LLMs for coding 在工具领域可能带来的变革，并且我们看到了在编码之外的辅助领域中工具和能力的爆炸式增 2003 年就撰写了有关此主题的文章，但问题并没有消失。在 这期雷达中，我们讨论了许多现代工具和技术，它们采用更加细致入微的方法来衡量软件的创造过程，但这仍 然不够。幸运的是，业界已经不再使用代码行数作为产出衡量标准。然而，衡量框架 SPACE 中 A（Activity，活 动）的替代方法，例如拉取请求的数量或已解决的问题的数量，仍然不足以成为衡量生产力的良好指标。相反， 行业已经开始关注 ChatGPT，Google Bard，Meta 的 LLaMA 以及亚马逊的 Bedrock 等）在我们的讨论中占据重要地位。更广泛来说，大语言模型可以应用于从 内容生成（文本、图片和视频）、代码生成到总结概述和翻译等各种问题。通过自然语言的抽象层，这些大模型 成为了强大的工具库，被诸多信息工作者广泛使用。我们讨论了大语言模型的各个方面，包括自托管式大语言 模型，相较云托管的大语言模型，

本进程，例如对底层操作系统及其文件系统的抽象。Hadoop Common 还包含必要的 Java 归档(Java Archive，JAR)文件和用于启 动 Hadoop 的脚本。Hadoop Common 包甚至提供了源代码和文档， 以及贡献者的相关内容。如果没有 Hadoop Common，你无法运行 Hadoop。 与任何软件栈一样，Apache 对于配置 Hadoop Common 有一定 要求。大体了解 统的数据库或数据结构进行对比。它也不能取代现有的 RDBMS 环 Hadoop 大数据解决方案 8 境。Hive 提供了一种为数据赋予结构的渠道，并且通过一种名为 HiveQL 的类 SQL 语言进行数据查询。 Hive Thrift 服务器 驱动程序 解析器 执行 Hive Web 接口 计划器 优化器 MS 客户端 元存储 图 1-3 1.4 与其他系统集成 资源管理(YARN) 存储 结构化 集成 图 1-5 1.4.2 数据集成与 Hadoop 数据集成是 Hadoop 解决方案架构的关键步骤。许多供应商利 用开源的集成工具在无须编写代码的情况下即可轻松地将 Apache Hadoop 连接到数百种数据系统。如果你的职业不是程序员或开发人 员，那么这点对你来说无疑是使用 Hadoop 的加分项。大多数供应 商使用各种开放源码

制品安全能力建设.......................................................................................47 4.1.1 代码安全............................................................................................... 48 基础设施安全能力建设...............................................................................59 4.3.1 基础设施即代码安全............................................................................59 4.3.2 权限管理....... 原生应用保护产品质量 另外，云原生安全相关的技术也在不断完善中，由于云原生安全的核心是要 保证云原生应用及数据安全，因此云原生安全技术体系也需要围绕云原生应用的 生命周期来构建，相关安全能力包括容器安全、代码及应用安全、平台安全以及 基础设施安全在内的四层关键能力，以及多云之间的安全管理和防护能力，部分 云原生安全能力如图 4 所示。 图 4 云原生安全能力体系 云原生安全作为一种新兴的安全理念，不仅要解决云计算普及带来的安全问

namenode.handler.count=20 × ??????????? ????，比如集群规模（DataNode 台 数）为 3 台时，此参数设置为 21。可通过简单的 python 代码计算该值，代码如下。 [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo yum install -y python [atguigu@hadoop102 ~]$ python Python 2 vcores默认ReduceTask的CPU核数1个。可 以提高到2-4个 1）mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies每个Reduce去Map 中拉取数据的并行数，默认值是5。可以提高到10。 3）mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent Buffer中的数据达到多少比例 开始写入磁盘，默认值0.66。可以提高到0.75 ——————————————————————————————————————— 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可百度访问：尚硅谷官网 注：一个虚拟机不超过 150G 磁盘尽量不要执行这段代码 （1）使用 RandomWriter 来产生随机数，每个节点运行 10 个 Map 任务，每个 Map 产 生大约 1G 大小的二进制随机数 [atguigu@hadoop102 mapreduce]$

沉淀IT软件资产，核心代码掌控 • 提升开发交付效率 一键 上磐基 构建 打包 容器 化镜 像 自动化 部署 研发安 全扫描 需求 设计 敏捷 开发交付协同 云原生DevSecOps 安全工具链 国产化 双平面调度 敏捷开 发过程 统一代 码仓库 依赖制 品仓库 统一 镜像库 云原生 验证环境 磐基 生产运行 核心价值 核心能力 灵活的低代码能力 实现页面组件、数据组件、功能组件的快 用、内部共享、私有等多种使用方式。兼 容市面上制品管理客户端。 全功能云IDE开发 每个云IDE都是一个云端小笔记本，一人一 本，多人可形成云端小局域网。可独立编 写调试代码，可团队协作。 安全代码仓库托管 统一的安全代码仓库，按项目级别分级管 理，落盘加密，云IDE防护，显示水印等多 重防护。 云原生虚拟化开发集群 利用虚拟化技术实现开发集群，分钟级交 付，突破有限资源开发集群供给。 原生使用模式，开发组件一键部署 云原生CI持续集成 使用Dockerfile进行云原生方式的CI构建， 拓展形成ARM、x86双架构流水线，底层 安全漏洞统一修复 全面云原生安全 支持代码安全扫描、镜像安全扫描、开源 协议扫描、依赖漏洞扫描。并可给出修复 建议。支持开源风险持续治理。 108 48 78 6 84 1 1 16 14 0 50 100 150

������������������������������������������������������������������������������������� 9 1.5.2 线性回归代码演示 ������������������������������������������������������������������������������������������������ Pytorch 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 的读者来说，通过本章学习认识 Pytorch 框架，搭建 好 Pytorch 的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习 与 Pytorch 框架的感性认知。 框架的感性认知。 本书内容以 Python 完成全部代码构建与程序演示。本章的主要目标是帮助初 次接触 Python 与 Pytorch 的读者搭建好开发环境，认识与理解 Pytorch 框架 中常见的基础操作函数、学会使用它们完成一些基础的数据处理与流程处理， 为后续内容学习打下良好基础。 好了，下面就让我们来一起开启这段 Pytorch 框架的深度学习破冰之旅。 PyTorch + OpenVINO

git $ cd docker_practice $ git config user.name "yourname" $ git config user.email "your email" 修改代码后提交，并推送到自己的仓库。 $ #do some change on the content $ git commit -am "Fix issue #1: change helo to hello" 是一个开源项目，诞生于 2013 年初，最初是 dotCloud 公司内部的一个业余项目。它基于 Google 公司推出的 Go 语言实现。 项目后来加入了 Linux 基金会，遵从了 Apache 2.0 协议，项目代码在 GitHub 上进行维护。 Docker 自开源后受到广泛的关注和讨论，以至于 dotCloud 公司后来都改名为 Docker Inc。Redhat 已经在 其 RHEL6.5 中集中支持 作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。 首先，Docker 容器的启动可以在秒级实现，这相比传统的虚拟机方式要快得多。 其次，Docker 对系统资 源的利用率很高，一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器。 容器除了运行其中应用外，基本不消耗额外的系统资源，使得应用的性能很高，同时系统的开销尽量小。 传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机，而Docker

月，欧盟通过了《欧盟云行为准则》，为 云服务商如何遵守欧盟的隐私法规提供了详细指导。2021 年 5 月， 法国政府发布《国家云战略》，通过促进和支持对主权云服务的访问 来帮助公共和私营部门进行数字化转型。该战略基于三大支柱：“可 云计算白皮书（2023 年） 2 信云”认证、“云中心”政策和工业战略。2021 年 6 月，意大利政府 宣布了云计算的国家战略，创建存储所有公共部门应用程序和公民 效率的需求日益 增大，以 Serverless（服务器无感知）、低/无代码为代表的技术能够 屏蔽复杂的底层基础设施，让用户以最低学习成本、最小使用代价 最大化释放云的生产力，实现快速创新。AWS 贯彻全面 Serverless 化战略，提供计算、存储、数据库等全领域的 Serverless 服务。微软 发力低/无代码领域，其发布的 Power Platform 已经与 Office 365、 业务场景多形态。一云多芯作为云计算的全新技术架构，通常指用 一套云操作系统来管理不同类型芯片、架构、接口、技术栈等硬件 服务器集群。在如今算力需求爆炸的 AI 时代，一云多芯为各行各业 践行数字化转型提供了有力支持。一方面，它可以提供统一管理、 云计算白皮书（2023 年） 17 灵活便捷的算力资源，一定程度上解决了不同类型芯片的共存问题； 另一方面，它可以满足单一通用云平台无法支撑的复杂业务形态，

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 iv 5.1.3 在前向传播函数中执行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 5.1.4 效率 . . . . . . . . . . . Adadelta算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 11.9.2 代码实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486 11.10 Adam算法 14.3.5 小批量加载训练实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 663 14.3.6 整合代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 664 14.4 预训练word2vec