2022 Apache Ozone 的最近进展和实践分享Apache Ozone 的最近进展和实 践分享 刘岩 陈怡 2022.07.29 ⽬录 • Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 ⼤数据存储的需求 能否提供⾼并发读取和写⼊ 是否兼容主流API,如HDFS/S3 Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone • Ozone是 ⼀个分布式的KV对象存储 可扩展⾄数⼗亿个对象,从⽽对云原⽣类的应⽤更友好 强⼀致性 与HDFS 和 S3 API兼容 可在存储密集型设备中部署进⽽极⼤的减少设备开⽀ Apache Hadoop HDFS⾯临的问题 • Apache Ozone介绍 • Apache Ozone适⽤场景 • Apache Ozone的最近进展 • Apache Ozone的实践分享 Apache Ozone – 使⽤场景 #1 HDFS (300M FILES) AI/ML HIVE/IMPALA/SPARK KAFKA / FLINK 计算0 码力 | 35 页 | 2.57 MB | 1 年前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 例如:DeepSeek-R1,GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型: 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上,强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术,比如强化学习、神经符号推理、元学习等,来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型: 适用于大多数任务,非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理,而不强 调深度推理能力。此类模型 模糊需求(如“写个排序代码”) 多轮对话 通用模型 自然交互,无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样?” 强制逻辑链条(如“分三点回答”) 推理模型 需明确对话目标,避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问(如“你害怕AI吗?”) 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导(如“你认为哪种对?”)0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单情感分析,对数据进行深入解读,帮助市场调 研等领域理解消费者情感,优化产品和策略。 • 故事化数据呈现:借助o3mini将数据以 故事的形式呈现,增强数据的可读性和吸引力, 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别:借助o3mini高效分 析复杂数据,帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律,如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析:在智能交通和城市 容,帮助 用户更好理解和呈现研究成果。 无数据检索:以现有真实数据库作为支撑,通过关键词 检索,自动搜集相关文献并生成综述报告,目前只支持 英文检索。 低重复率:结合现有查重机制与AI技术,在内容生成阶 段引入重复检测与优化策略,从源头上降低重复率风险, 所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。 无限双语数据导入:支持中文与英文文献的导入,并且 文献数据量没有限制,能够轻松处理中文文献的系统性 版(单图)、专业版(双图)。 文献导入:用户可从现有文献数据库中下载中英文数据后导入平台,或直接通过实时联网访问免费数据库 进行在线分析,操作简单便捷。 信息提取与分析:平台自动运用AI技术对导入的文献进行关键信息提取和深度梳理分析,用户无需进行复 杂操作,等待平台处理完成即可。 综述生成:根据智能分析结果,平台自动生成结构化的文献综述文本内容和可视化图表,用户可直接获取 完整的0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
Ubuntu 桌面培训 2010课程。另外,您可以按需选择主题和课程,本课程的关键部分可以在一天之内学完。 学生职责 • 学生应该按时到达并认真听课。如果学生可能会迟到,必须事先通知教员。 • 鼓励学生参与课堂讨论。即使某些人对其中一些课程主题已经非常熟悉,分享相关 经验对其他人来说也是相当有帮助的。 • 上课期间,请将手机和传呼机设置成静音模式。 • 所有学生在最后一天的课程结束后必须通过一次测验以获得毕业证书。 • 您 的 反 馈 对 我 们 课 动和开源运动的起源以及正式开始。同时,详细讲解 Ubuntu 的发布日程安排、命名 规则以及 Ubuntu 的承诺。 Ubuntu 是一个基于 Linux 的开源操作系统。开源可以促进知识被充分利用,推动产 品设计和生产技术发展。它既是理论,也是具体的实践。开源的广泛实践使得软件用 户可以获得他们所使用软件的源代码,并且知识产权限制很少甚至没有,这允许用户 对软件进行修改,或者利用获得的代码编写并发布新的软件,使其满足自身需要,或 者进行互相协作以改进开源软件。开源和 Linux 都是在逐步变化的过程中,形成今天 的样子的。 自由分发的源代码的想法是为了鼓励人们自愿地、相互协同地开发软件。用户不断参 与增强软件、修复缺陷、开发新功能并且和其他人分享。 大量的程序员参与到软件协作开发之中,用户可以获得质量和性能比专有软件更好的 开源软件。开源软件鼓励用户对软件进行自定义,使其满足自身需要。这是一个巨大 的进步,软件不再是一成不变的。 2 自由软件运动、开源和0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3
JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.17.3.2. 使用字符串保存数据 一般情况下,我们都愿意使用数组来保存数据。但我看到有的框架中,使用的却是字符串。 使用时,仍需要把字符串切分成数组。虽然不一定用到正则,但总感觉酷酷的,这里分享如下: var utils = {}; "Boolean|Number|String|Function|Array|Date|RegExp|Object|Error".split("|").forEach(fun alert("加载完毕!") }); 7.3.4. 使用强大的 replace 因为 replace 方法比较强大,有时用它根本不是为了替换,只是拿其匹配到的信息来做文章。 这里以查询字符串(querystring)压缩技术为例,注意下面 replace 方法中,回调函数根本没有返回任何 东西。 function compress (source) { var keys = {}; source.r0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3
JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.07.3.2. 使用字符串保存数据 一般情况下,我们都愿意使用数组来保存数据。但我看到有的框架中,使用的却是字符串。 使用时,仍需要把字符串切分成数组。虽然不一定用到正则,但总感觉酷酷的,这里分享如下: var utils = {}; "Boolean|Number|String|Function|Array|Date|RegExp|Object|Error".split("|").forEach(fun alert("加载完毕!") }); 7.3.4. 使用强大的 replace 因为 replace 方法比较强大,有时用它根本不是为了替换,只是拿其匹配到的信息来做文章。 这里以查询字符串(querystring)压缩技术为例,注意下面 replace 方法中,回调函数根本没有返回任何 东西。 function compress (source) { var keys = {}; source.r0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3
谈谈MYSQL那点事互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事 MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单,使用 数据存储方式简单,使用 DELETE 或 或 INSERT INSERT 语句 语句 批量提交 批量提交 SQL SQL 语句 语句 MySQL MySQL 技巧分 技巧分 享 享 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 常用技巧 常用技巧 使用 使用 Explain/ DESC Explain/ DESC 来分析 来分析 SQL SQL 的执行情况 的执行情况 使用 使用 SHOW PROCESSLIST 在 在 InnoDB InnoDB 中将会扫描全 中将会扫描全 表 表 MyISAM MyISAM 中则效率很高 中则效率很高 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 Explain Explain 使用 使用 语法: 语法: EXPLAIN SELECT EXPLAIN SELECT select_options select_options0 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3
基于 KUBERNETES 的 容器器 + AI 平台xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用(机器器学习) - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 容错性与混合云 • 功能多样性与上线流程 • 如何实现 • K8s - 单『控制集群』, 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』,多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo (内部项⽬目)- ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案,基于 • release • https://github.com/caicloud/charts • https://github.com/caicloud/helm-registry Rudder 技术架构 ⼀一套基于 k8s 控制器器模式的原⽣生的应⽤用管理理 和编排运⾏行行时 安全性与扩展性:从 k8s 原⽣生模式中获益 状态可读:跟踪所有 k8s 对象状态 版本化:快速从历史版本回滚0 码力 | 19 页 | 3.55 MB | 1 年前3
基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟基于go和flutter的实时通信/视频直播解决方案 段维伟 湖北捷智云技术有限公司 创始人 目 录 背景 01 技术简介 02 客户端 03 服务端 04 开源社区 05 Q&A 06 背景 第一部分 即将讲述的内容 • WebRTC 实时通讯 • Flutter 跨平台UI 开发框架 • 基于Flutter UI 框架的WebRTC 插件 flutter-webrtc 云游戏,机器人,VR,直播等 • 如何用最容易的方案实现实时通讯 • 漂亮的app,最好全部(mobile, web, desktop)平台都支持. • 最容易使用的后端技术 真实世界的需求点 用开源方案实现需求 WebRTC + Flutter + Go 技术简介 第二部分 WebRTC 是什么 01. • 由 Google 发起的基于浏览器通讯标准 • 基于收购来的 GIPS (6800万美金)的高质量实时音视频引0 码力 | 38 页 | 2.22 MB | 1 年前3
Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python0 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前3
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