白皮书 2011 年 1 月 通过 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 作为示例，但这里的策略同样适用于其他分 布式存储机制。本文中介绍了各种访问方法，还通过一个具体示例说明了其中一 种访问方法的实现。 2 Oracle 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 问 HDFS 文件。FUSE（File System in Userspace）项目针对这种情况提供了解决方法。有多种 FUSE 驱动程序支持用户挂 载 HDFS 存储，并将其作为常规文件系统处理。通过使用一个此类驱动程序，并在数据库实 例上挂载 HDFS（如果是 RAC 数据库，则在其所有实例上挂载 HDFS），即可使用外部表基 础架构轻松访问 HDFS 文件。 图

Flink 批处理理及其应⽤用 What is Apache Flink * Apache Flink 是⼀一个分布式⼤大数据处理理引擎 * 可对有限数据流和⽆无限数据流进⾏行行有状态计算 * 可部署在各种集群环境 * 对各种⼤大⼩小的数据规模进⾏行行快速计算 为什什么Flink能做批处理理 Table Stream Bounded Data Unbounded Data ⽣生态 实时计算 StreamC ompute 1 3 4 2 Flink 实时计算 商业化版本 阿⾥里里云实时计算产品⽅方向 存储计算分离 架构 ⾼高性能 全托管架构 全功能⼤大数据 处理理能⼒力力 Thanks

深度学习下的图像视频处理技术 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 自我介绍 自我介绍 2006.9 – 2012.7 浙江大学数学系本科硕士 2012.8 – 2016.6 香港中文大学博士 2016.6 – 2017.5 香港中文大学 Research Fellow 2017.5 – 现在 腾讯优图X-Lab 视觉AI负责人，专家研究员 个人主页：http://xiaoyongshen

1 © 2015 The MathWorks, Inc. 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 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 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； 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； 5 MATLAB的大数据处理 ▪ 编程 ▪ Streaming ▪ Block Processing ▪ Parallel-for loops ▪ GPU Arrays ▪ SPMD and Distributed Arrays ▪ MapReduce

达观数据 陈运文 文本智能处理的深度学习技术 达观数据CEO 陈运文 博士 • 中 国 计 算 机 学 会 高 级 会 员 ， A C M 和 I E E E 学 会 会 员 ， 复 旦 大 学 计 算 机 博 士 和 杰 出 毕 业 生 • 原 腾 讯 文 学 高 级 总 监 、 盛 大 文 学 首 席 数 据 官 、 百 度 核 心 技 术 工 程 师 • 三 十 项 国 家 技 术 法 》 专 注 于 企 业 文 本 挖 掘 技 术 和 相 关 应 用 系 统 的 服 务 个人简介——达观数据CEO 陈运文 达观数据：全球领先的文本智能处理专家 l 为企业提供文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服 务，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司 专注于文本挖掘的国际领军人工智能企业 l 获得全球三十大最佳AI企业等荣誉，拥有国家级高新技术企业、CMMI3资质认 覆盖金融、制造、法律、电商、传媒等行业，提升企业文档自动化处理能力 为数百家中国知名客户提供完善的文本智能处理服务 01 文本智能处理背景简介 7 文本 语音 图像 人工智能 Voice Image Text 达观专注于人工智能中的文本处理细分领域 文本处理任务 什么是NLP 概念：Natural Language Processing 自然语言处理 目的：让机器理解人类的语言，是人工智能领域的重要

1 2023年05月 深度学习-自然语言处理和词嵌入 黄海广 副教授 2 03 Word2Vec 04 GloVe 本章目录 01 词汇表征和文本数据处理 02 词嵌入 05 GPT 3 1.词汇表征 01 词汇表征和文本数据处理 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT GPT 4 1.词汇表征和文本数据处理 5 1.词汇表征和文本数据处理 6 1.词汇表征和文本数据处理 7 1.词汇表征和文本数据处理 8 2.词嵌入 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT 01 词汇表征和文本数据处理 9 2.词嵌入 “Sally Johnson is an orange farmer 2.词嵌入 嵌入矩阵 14 3.Word2Vec 03 Word2Vec 04 GloVe 02 词嵌入 05 GPT 01 词汇表征和文本数据处理 15 3.Word2Vec 语言模型的训练机制就是这样 1.我们获得了大量文本数据（例如，所 有维基百科文章）。然后 2.我们有一个窗口（比如说三个单词） ，我们会对所有文本进行滑动。

Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. Page 5 Envoy介绍 • Envoy采用C++实现，本身为四层及七层代理，可以根据用户应用请求内的数据进行高级服务治理 能力，包括服务发现、路由、高级负载均衡、动态配置、链路安全及证书更新、目标健康检查、 完整的可观测性等。 • 目前常见数据面主要有三种：Envoy、Linkerd、Tr Istio-proxy容器 Istio-init 容器 Istio-init 容器 Pod内共享网络 Pod内共享网络 Virtual inbound -15006 kubelet 拦截指定命名空间 Pod创建请求 xDS Iptables 规则 ./etc/istio/proxy/SDS 证书 获取 配置 文件 可以修改全局注入参数 作用于所有目标空间的 pod 证书更新 Envoy启动流程 rights reserved. Page 7 Envoy原理及总体架构-说明 • 1. 启动阶段 • istiod拦截pod创建请求，识别为指定namepsace则根据configmap配置生成带有Envoy两个容器的创建POD请求，修改过的创建请求被 kubelet接收，并在节点创建POD。 • istio-init容器添加用于配置容器网络内iptables规则 • istio-p

....................................................................... 50 3. invokeOnewayImpl 单向请求 ................................................................................... 51 4 scanResponseTable .............. 51 5 processRequestCommand 接收请求处理 .................................................................. 51 6 processResponseCommand 接收响应处理 .............................................. 2）2） 2) LocalTransactionExecuter ， 处 理 本 地 事 物 逻 辑 返 回 处 理 的 事 物 状 态 LocalTransactionState 3) 二阶段，处理完本地事物中业务得到事物状态， 根据 offset 查找到 commitLog 中 的 prepared 消息，设置消息状态 commitType 或者 rollbackType ， 让后将信息添加到

化扩展和维护。但是，随着微服务架构上构建的企 业应用的规模和复杂性不断增长，理解和管理变得困难。Service Mesh 可以通过捕获或截获服务间的流量 来解决这些架构问题，并可修改、重定向或创建新请求到其他服务。 Service Mesh 基于开源 Istio 项目，为创建部署的服务提供发现、负载均衡、服务对服务身份验证、故障 恢复、指标和监控的服务网络提供了便捷的方法。服务网格还提供更复杂的操作功能，其中包括 尚不支持 Kubernetes 网关 API 尚不支持远程获取和加载 WebAssembly HTTP 过滤器 尚不支持使用 Kubernetes CSR API 的自定义 CA 集成 监控流量的请求分类是一个技术预览功能 通过授权策略的 CUSTOM 操作与外部授权系统集成是一项技术预览功能 1.2.2.12.7. 改进了 Service Mesh operator 性能 Red Hat Service Mesh 处理 URI 片段的方式改变 Red Hat OpenShift Service Mesh 包含一个可远程利用的漏洞 CVE-2021-39156，其中 HTTP 请求带有片 段（以 # 字符开头的 URI 末尾的一个部分），您可以绕过 Istio URI 基于路径的授权策略。例如，Istio 授 权策略拒绝发送到 URI 路径 /user/profile 的请求。在存在安全漏洞的版本中，带有

API
⽹关作为微服务架构中重要组件，是流量的核⼼出⼊⼝，⽤于统⼀处理和业务相关的请求，可有 效解决海量请求、恶意访问等问题，以保障业务安全性与稳定性。 图
1-1
API7
架构图
上图为
API7
产品中控制平⾯（简称
CP）与数据平⾯（简称
DP）的架构⽰意图，并包含了3个部分：
API
⽹关
1. ⽤于承载并处理业务流量，管理员在配置路由规则后，⽹关将根据预设规则将请求转发⾄上游服务。 此外，借助
AP 此外，借助
API7
内置的
50
多种插件，可实现⾝份验证、安全防护、流量控制、分析监控、请求/响应 转换等常⻅业务需求；若内置插件⽆法满⾜需求，我们也⽀持使⽤
Lua、Java、Go、Python
语⾔⾃ 定义插件，可作⽤于请求进⼊、上游响应各个阶段。 Manager
API
2. ⽤于管理
API
⽹关，通过访问其暴露的
RESTful
API
接⼝以实现对路由、上游、证书、全局插件、消 费者等资源的管理。 数据平⾯⽤于接收并处理调⽤⽅请求，使⽤
Lua
与
Nginx
动态控制请求流量。当请求进⼊时，将根据 预设路由规则进⾏匹配，匹配到的请求将被⽹关转发⾄对应上游服务。在此过程中，⽹关有能⼒根据 预设规则中不同插件的配置，使⽤⼀系列插件对请求从进⼊到离开的各个阶段进⾏操作。例如：请求 可能会经过⾝份认证（避免重放攻击、参数篡改等）、请求审计（请求来源信息、上游处理时⻓ 等）、路由处理（根据预设规则