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。

扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 房价预测模型介绍 • 使用 TensorFlow 实现房价预测模型 • 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 • 实战 TensorFlow 房价预测 第四部分 目录 房价预测模型介绍 前置知识：监督学习（Supervised Learning） 监督学习是机器学习的一种方法，指从训练数据（输入和预期输出）中学到一个模型（函数）， -0.78305 训练数据： 假设函数： 使用 TensorFlow 实现房价预测模型 使用 TensorFlow 训练模型的工作流 数据读入 数据分析 数据 规范化 创建模型 (数据流图) 创建会话 (运行环境) 训练模型 数据分析库：Pandas Pandas 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的高性能和易于上手的数 据结构化和数据分析工具。 方法专门用于绘制3维的散点图。 数据归一化（3D） 数据处理：NumPy NumPy 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的基础科学计算库，在多 维数组上实现了线性代数、傅立叶变换和其他丰富的函数运算。 X y 创建线性回归模型（数据流图） 创建会话（运行环境） 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 TensorBoard 可视化工具 在数据处理过程中，用户通常想要可视化地直观查看数据集分布情况。

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， 并可根据需求变化从单一服务器扩展到数以千计的服务器。主 要的Hadoop组件包括Hadoop Distributed File System （用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为 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 那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理的数据量、处理吞吐量以及使用的处理器和处理节点数 量全无限制。只需添加更多的硬件，即可处理更多的数据，实 现更高的处理吞吐量。添加硬件资源的同时，无需修改即可运 行相同的应用程序并且性能也会随之提高（参见图1）。 关键成功因素：避免炒作，分辨是非 在 突出。很多业界传言称，任何不可扩展的抽取、转换和加载 (ETL) 工具搭配Hadoop后都会得到高性能、高度可扩展 的数据集成平台。 事实上，MapReduce的设计宗旨并非是对海量数据进行 高性能处理，而是为了实现细粒度的容错。这种差异可能会 使整体性能和有效性降低一个数量级乃至更多。 Hadoop Yet Another Resource Negotiator(YARN) 纳入了MapR

ion_seconds 请求 apiserver 的耗时分布，histogram类型，按 照 url + verb 统计 • workqueue_adds_total 各个 controller 已处理的任务总数 • workqueue_depth 各个 controller 的队列深度，表示一个 controller 中的任务的数量，值越大表示越繁忙 • process_cpu_seconds_total 业务应用的监控 Pod内的业务应用的监控 - 两种埋点方式 • Pod 内的业务应用，有两种典型的埋点方案，statsd 和 prometheus sdk，当然，也可以用日志的方式，但是成 本比价高，处理起来比较麻烦，如果业务程序是自己研发团队写的，可控，尽量就别用日志来暴露监控指标 • statsd 出现的时间比较久了，各个语言都有 sdk，很完善，业务程序内嵌 statsd 的 sdk，截获请求之后通过 惯性使用的埋点方案，比如 Java 的 micrometer • 埋点方案尽量要全公司一套，规范统一，在代码框架层面内置，减轻各个研发团队的使用成本 Pod内的业务应用的监控 - statsd 数据流向 • 推荐做法：如果是容器环境，Pod 内 sidecar 的方式部署 statsd；如果是物理机虚拟机环境，每个机器上部署一 个 statsd 的 agent，接收到数据之后统一推给服务端 Pod-001

Container Platform 监控堆 栈所依据的监控系统。Prometheus 是一个时间序列数 据库和用于指标的规则评估引擎。Prometheus 将警报 发送到 Alertmanager 进行处理。 Prometheus Adapter Prometheus Adapter（上图中的 PA）负责转换 Kubernetes 节点和 Pod 查询以便在 Prometheus 中使 用。转换的资源指标包括 的集群资源指标 API。Prometheus Adapter 也用于 oc adm top nodes 和 oc adm top pods 命令。 Alertmanager Alertmanager 服务处理从 Prometheus 接收的警报。 Alertmanager 还负责将警报发送到外部通知系统。 kube-state-metrics 代理 kube-state-metrics 导出器代理（上图中的 CONTAINER PLATFORM 监控的常见术语表 此术语表定义了 OpenShift Container Platform 架构中使用的常见术语。 Alertmanager Alertmanager 处理从 Prometheus 接收的警报。Alertmanager 还负责将警报发送到外部通知系统。 警 警报规则 报规则 警报规则包含一组概述集群中特定状态的条件。当这些条件满足时会触发警报。可为警报规则分配一