3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练.预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了.我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行.我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算…

1 背景 前段时间京东公开了面向第二个十二年的战略规划,表示京东将全面走向技术化,大力发展人工智能和机器人自动化技术,将过去传统方式构筑的优势全面升级.京东Y事业部顺势成立,该事业部将以服务泛零售为核心,着重智能供应能力的打造,核心使命是利用人工智能技术来驱动零售革新. 1.1   京东的供应链 京东一直致力于通过互联网电商建立需求侧与供给侧的精准.高效匹配,供应链管理是零售联调中的核心能力,是零售平台能力的关键体现,也是供应商与京东紧密合作的纽带,更是未来京东智能化商业体布局中的核心环节. 个…

Tensorflow 1.4中,Keras作为作为核心模块可以直接通过tf.keas进行调用,但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦,而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API -- Estimator模型,然后就可以调用Dataset API进行对tfrecords进行操作用来训练/评估模型.而keras本身也用到了Estimator API并且提供了tf.keras.estimator.model_to_estimator函数将keras模型可以很方…

现在各大网站销售中! 京东:http://item.jd.com/11770787.html 当当:http://product.dangdang.com/23776595.html 亚马逊:http://www.amazon.cn/SparkInternals 前言和目录附上,以便有需要了解的同学: 诞生于2005年的Hadoop解决了大数据的存储和计算问题,已经成为大数据处理的事实标准.但是,随着数据规模的爆炸式增长和计算场景的丰富细化,使得Hadoop越来越难以满足用户的需求.针对不同的计…

http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submit…

成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师.开发设计人员的工作水平,旨在培养专业的大数据Hadoop与Spark技术架构专家,更好地服务于各个行业的大数据项目开发和落地实施. 2015年近期公开课安排:(全国巡回开班) 08月21日——08月23日大连 09月23日——09月25日北京 10月16日——10月18日成都 11月27日——11…

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi…

Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消息后,就开始通过ZK中保存的Application,Driver和Worker的元数据信息进行故障恢复了,它…

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络…

http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/netease-spark-practice?utm_source=infoq&utm_medium=popular_links_homepage 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Onl…