任何深度学习都是从数据开始的,这是关键点.没有数据,就无法训练模型,也无法评估模型质量,更无法做出预测,因此,数据源非常重要.在做研究.构建新的神经网络架构.以及做实验时,会习惯于使用最简单的本地数据源,通常是不同格式的文件,这种方法确实非常有效.但有时需要更加接近于生产环境,那么简化和加速生产数据的反馈,以及能够处理大数据就变得非常重要,这时就需要Apache Ignite大展身手了. Apache Ignite是以内存为中心的分布式数据库.缓存,也是事务性.分析性和流式负载的处理平台,可以实…

集群发现机制 在Ignite中的集群号称是无中心的,而且支持命令行启动和嵌入应用启动,所以按理说很简单.而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了,抱着试一试的心态测试一下吧. 在Apache Ignite中有三种自有的发现机制:组播.静态IP.组播+静态IP.下面就这几种来试一试吧. 测试方法简述 测试的方法主要是通过搭建2台tomcat服务器,使用nginx来代理这2台tomcat,tomcat服务器里有一个web应用,此应用内通过Apache Ignite webSession cl…

Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire,过程中经历了许多,更学到了许多.特别是在集群方面有了很多的认识,真正开始认识到集群的概念及应用方法. 在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存.所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例.而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题.通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统. openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast,并不了解它,大概只知道它是分布式网格内存计算框架.听许多openfi…

[编者按]飞速增长的数据需要大量存储,对这些数据的管理也不是一件容易的事.但相比于存储和管理,如何处理数据才是开发人员真正的挑战.对于TB级别数据的存储和处理通常会让开发人员陷入速度.可扩展性和开销的矛盾困境中.近日,Dmitriy Setrakyan 在 Dzone 上撰文,为大家介绍了新一代数据库缓存系统 Apache Ignite,由 OneAPM 工程师编译. 以下为译文 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度,因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率.Apache Ignit…

Ignite的数据网格是围绕着基于内存的分布式key/value存储能力打造的.当初技术选型的时候,决定用Ignite也是因为虽然同样是key/value存储,它有着和其他key/value存储系统不同的特性.根据官网的介绍,Ignite在设计之初,就是为了能方便的水平扩展而设计的.Ignite将数据分片,每个节点只存储数据的一部分,这样每当有新节点加入时,整个集群可以存储更多的数据.为了提高可用性,Ignite也支持用不同的策略对数据分片进行冗余备份,这样保证数据不会因为集群中一两个节点失效而…

在前两篇文章中,我们把Ignite集群当做一个黑盒子,用二进制包自带的脚本启动Ignite节点后,我们用不同的客户端连接上Ignite进行操作,展示了Ignite作为一个分布式内存缓存,内存数据库的基本功能.从这篇文章开始,让我们打开这个黑盒子,逐步的深入到Ignite内部了解更多的特性. Ignite集群没有采用master/slave架构设计.在集群里,每个节点都是平等的,并且可以互相通讯,这样的架构保证Ignite集群可以添加,移除节点,对集群的内存容量进行不间断的扩容/减容.也使得Ign…

前一篇文章,我们介绍了如何安装部署Ignite集群,并且尝试了用REST和SQL客户端连接集群进行了缓存和数据库的操作.现在我们就来写点代码,用Ignite的Java thin client来连接集群. 在开始介绍具体代码之前,让我们先简单的了解一下Ignite的thin client,以及背后的binary client protocol(*原本打算把thin client翻译为精简客户端,bianry client protocol翻译为二进制客户端协议,但总读的不顺口,就索性就不翻译了吧-…

Apache Ignite 介绍 Ignite是什么呢?先引用一段官网关于Ignite的描述: Ignite is memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads delivering in-memory speeds at petabyte scale 直接翻译就是,Ignite是以内存为中心的…

一.Ignite简介 Apache Ignite 内存数组组织框架是一个高性能.集成和分布式的内存计算和事务平台,用于大规模的数据集处理,比传统的基于磁盘或闪存的技术具有更高的性能,同时他还为应用和不同的数据源之间提供高性能.分布式内存中数据组织管理的功能. 二.Ignite历史 Ignite来源于尼基塔·伊万诺夫于2007年创建的GridGain系统公司开发的GridGain软件,尼基塔领导公司开发了领先的分布式内存片内数据处理技术-领先的Java内存片内计算平台,今天在全世界每10秒它就会启…

在 Windows 上安装 TensorFlow windows下配置安装Anaconda+tensorflow Spyder——科学的Python开发环境 Windows7 安装TensorFlow(本人试了好多方法后的成果) TensorFlow在windows上安装与简单示例     >>> import os >>> os.environ[' >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf…