年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， 并可根据 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和 分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是 希望获得更出色的洞察、新产品、新服务以及更高的服务水平，都 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。” —Intel

Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 1 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的 关的 明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据 存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提 取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 Hadoop 集群里的数据。请注 意，本文选择了 Hadoop 和 HDFS 作为示例，但这里的策略同样适用于其他分 布式存储机制。本文中介绍了 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用 外部表。请参阅这里了解外部表。 外部表以表的形式展示存储在文件系统中的数据，并且可在 SQL 查询中完全透明地使用。

MATLAB与Spark/Hadoop相集成：实现大 数据的处理和价值挖 马文辉 2 内容 ▪ 大数据及其带来的挑战 ▪ MATLAB大数据处理 ➢ tall数组 ➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统） ➢ 在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 ▪ 应用演示 – 汽车传感器数据分析 3 大数据概述 大数据的”4V”特征： 大数据的”4V”特征： ▪ Volumes - 数据规模，数据规模巨大 互联网、社交网络的普及，全社会的数字化转型，数据规模向PB级发展 ▪ Variety - 数据种类 ，数据种类繁多 结构化数据，半结构化数据，非结构化数据 ▪ Value - 数据价值，数据价值密度低 价值密度的高低与数据总量的大小成反比 ▪ Velocity - 数据处理速度，数据处理速度需要快速 数据处理速度是决定大数据应用的关键 数据处理速度是决定大数据应用的关键 4 大数据带来的挑战 ▪ 传统的工具和方法不能有效工作 – 访问和处理数据变得困难； – 需要学习使用新的工具和新的编程方式； – 不得不重写算法以应对数据规模的增大； ▪ 现有处理或计算方法下的结果质量受到影响 – 被迫只能处理一部分数据（数据子集）； – 采用新的工具或重写算法会对现有生产力产生影响； ▪ 数据处理与分析所需时间增长 – 数据规模增大、数据复杂度增加，增加处理难度和所需时间；

全民双十一 基于容器服务的大促备战 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT我是谁挑战在哪里？ 极限并发 人为失误 系统瓶颈 雪崩 单点失效 成本控制 用户体验 最终一致性 稳定性 资源不足 资源利用率 安全风险备战工具箱 服务化 开发运维一体化 弹性 极致性能 高可用 全站上云 安全加固 人工智能 大数据 离线计算 全链路压测

information. 1.4.4 PPL 评测 llama.cpp 为我们提供了评估 GGUF 模型 PPL 性能的方法。为了实现这一点，你需要准备一个数据集，比如 “wiki 测试”。这里我们展示了一个运行测试的例子。 第一步，下载数据集： wget https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/wikitext-2-raw-v1 install -e . 假设你已经基于 Qwen1.5-7B 模型进行了微调，并将其命名为 Qwen1.5-7B-finetuned ，且使用的是你 自己的数据集，比如 Alpaca。若要构建你自己的 AWQ 量化模型，你需要使用训练数据进行校准。以下，我 们将为你提供一个简单的演示示例以便运行： from awq import AutoAWQForCausalLM from transformers from_pretrained(model_path, device_map="auto",␣ �→safetensors=True) 接下来，您需要准备数据以进行校准。您需要做的就是将样本放入一个列表中，其中每个样本都是一段文 本。由于我们直接使用微调数据来进行校准，所以我们首先使用 ChatML 模板对其进行格式化。例如： data = [] for msg in messages: msg = c['messages']

1 2022年12月 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 3 1.集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 4 Bagging 结果进行综合产生最终的预测结果： 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 最终 预测 结果 测试 数据 5 Boosting 训练过程为阶梯状，基模型 按次序一一进行训练（实现 上可以做到并行），基模型 的训练集按照某种策略每次 都进行一定的转化。对所有 基模型预测的结果进行线性 综合产生最终的预测结果。 集成学习 模型n 最终 最终 预测 结果 模型2 预测n …… 预测1 预测2 转化 模型1 模型3 转化 转化 训练 数据 测试 数据 6 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 第二 层数 据 Stacking 最终 预测 结果 Stacking 将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训

Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李/松/胡争 23选择 Flink Ic+b+1g #2 常DCCDC 分析方案 #1 如3实时写 4F取 ## 未来规划 #4 #见的CDC分析方案 #1 离线 HBase 集u分析 CDC 数a 、CDC记录实时写入HBase。高吞P + 低延迟。 2、小vSg询延迟低。 3、集u可拓展 ci评C 4、数a格式q定HF23e，不cF拓展到 +arquet、Avro、Orcn。 t点 A3a/21 Kudu 维护 CDC 数据p 、支持L时更新数据，时效性佳。 2、CK加速，适合OLAP分析。 方案评估 优点 、cedKudup群，a较小众。维护 O本q。 2、H HDFS / S3 / OSS 等D裂。数据c e，且KAO本不如S3 / OSS。 3、Kudud批量P描不如3ar4u1t。 4、不支持增量SF。 4、不支持增量SF。 h点 直接D入CDC到Hi2+分析 、流程能E作 2、Hi2+存量数据不受增量数据H响。 方案评估 优点 、数据不是CR写入； 2、每次数据D致都要 MERGE 存量数据 。T+ 方GT新3R效性差。 3、不M持CR1ps+rt。 缺点 SCaDk + )=AFa IL()(数据 MER,E .NTO GE=DE US.N, chan>=E ON GE=DE.GE=D

大数据时代的Intel乊Hadoop 系统方案架构师：朱海峰 英特尔®中国于计算创新中心 2013.4 北京 法律声明 本文所提供乊信息均不英特尔® 产品相关。本文丌代表英特尔公司戒其它机构向仸何人明确戒隐含地授予仸何知识产权。除相关产品的英特尔销售条款不条件中列明乊担保条件以外，英特 尔公司丌对销售和/戒使用英特尔产品做出其它仸何明确戒隐含的担保，包括对适用亍特定用途、适销 可随时更改，恕丌另行通知。 版权所有 © 2012 英特尔公司。所有权保留。 提纲 • 大数据时代的新挑戓 • 大数据时代的Intel • 关注产业应用，产研相亏促迚 从文明诞生到2003年，人类文明产生了 5EB的数据； 而今天，我们每两天产生5EB的数据。 Eric Schmidt 0 20,000 40,000 60,000 80,000 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Exponential Growth 内容仓库– 海量/非结构化 传统非结构化数据 传统结构化数据 企业托管服务中的数据 Linear Growth Source: IDC, 2011 Worldwide Enterprise Storage Systems 2011–2015 Forecast

深度学习 + 大数据 TensorFlow on Yarn 李远策 2017年4月17日 内容大纲 Ø TensorFlow使用现状及痛点� Ø TensorFlow on Yarn设计� Ø TensorFlow on Yarn技术细节揭秘� Ø 深度学习平台演进及SparkFlow介绍� 背景 坐标：360-系统部-⼤数据团队� 专业：Yarn、Spark、MR、HDFS 专业：Yarn、Spark、MR、HDFS …� 挑战：深度学习空前⽕爆，各种深度学习框架层出不穷，业务部门 拥抱新兴技术。平台怎么应对？� 机遇：Maybe 深度学习 + ⼤数据 � � TensorFlow使用现状及痛点 场景（1）� 场景（2）� TensorFlow使用现状及痛点 !.train.ClusterSpec({ “worker”: [ “worker0.example ⼿动拉取训练模型� TensorFlow使用现状及痛点 • 多⼈多服务器使用混乱，计算资源如何划分？� • 没有GPUs集群资源管理和调度（内存、CPU、GPU、 端⼝），集群资源负载不均� • 训练数据⼿动分发，训练模型⼿动保存� • 进程遗留问题，需要⼿动杀死� • 缺乏作业统⼀管理，不便对作业运⾏状态跟踪� • 日志查看不⽅便� � 总结：� TensorFlow使用现状及痛点 •