资讯
- 谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine
谷歌推出了一款全新的开源强化学习框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,主打灵活性、稳定性、复现性,能够提供快速的基准测试。 - 整合AI和数据科学新利器:基于Apache Spark的Hydrogen项目
以往数据集的准备以及模型的训练工作是分开的,这两部分工作相当于存在两套系统中。这种方式对于开发、测试都极其麻烦。是否存在于一套方案,同时解决这两类问题呢?Apache Spark 无法做到。原因是模型的训练在 Spark 的 DAGScheduler 中支持的并不好。后来 Spark 提出了 Hydrogen 项目,从而使得 Spark 能够更好地整合深度学习框架。 - Redis杀死许可证,闭源的有:RediSearch、Redis Graph、ReJSON、ReBloom、Redis-ML
本数据库开发商Redis Labs本周将该公司开发的Redis模块由AGPL改成了Apache v2.0和Commons Clause(共用条款)相结合的许可证,因而对销售许可证涵盖的软件作了限制。
技术
- 为什么已有Kafka,我们最终却选择了Apache Pulsar?
本文主要介绍了一家商业公司在使用 Kafka 作为事件总线时遇到的问题,主要是性能、可扩展性以及一些技术性限制。比如 Kafka Broker 是绑定存储状态的,扩展或缩小 Kafka 集群需要重新平衡分区,而 Pulsar Broker 是无状态的,真正的做到了计算和存储分离。Pulsar 还有一些其他的优点。这篇文章可以说是消息系统选型的一个良好案例。 - 先过滤后解析:斯坦福开源数据解析引擎Sparser,解析提速22倍
很多大型数据应用程序通常在非结构化或半结构化的原始数据格式(如 JSON)上运行。查询这些文件常常是非常耗时的,尤其是那些探索性应用程序,数据科学家用来运行查询以探索及更好地理解其数据。令人惊讶的是,这些应用程序实际上有 80%-90% 的执行时间是用于解析数据,而不是用于评估实际查询本身。因此,解析实际上才是瓶颈。这篇文章介绍了介绍 Sparser,一个来自斯坦福 DAWN 团队的一个研究项目,该项目解决了这个性能瓶颈。 - Apache Flink状态管理和容错机制介绍
本文详细介绍了Flink的状态管理和容错机制,内容包括有状态的流数据处理、Flink中的状态接口、状态管理和容错机制实现等。 - Apache HBase中等对象存储MOB压缩分区策略介绍
Apache HBase 中等对象存储(Medium Object Storage, 下面简称 MOB)的特性是由 HBASE-11339 引入的。该功能可以提高 HBase 对中等尺寸文件的低延迟读写访问(理想情况下,文件大小为 100K 到 10MB),这个功能使得 HBase 非常适合存储文档,图片和其他中等尺寸的对象。本文对这一特性进行了详细的介绍。