阿里云E-Mapreduce动态
- E-MapReduce调度功能添加重试机制
资讯
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本文根据姜伟华博士在数果智能新产品发布会“智能时代大数据实时分析技术 DaTalk”上的演讲整理而来。
机器学习是人工智能（AI）的精髓。虽然这个概念已经可存在五十多年了，但是，最近才开始应用于工业。根据麦肯锡全球研究所（MGI）的报告，在德国，62%的工作岗位已经有至少30%的工作实现了自动化，与美国的水平相当。基于自然语言处理或视觉对象识别等等技术的AI实现这种自动化的核心推动者。
技术
本文结合EMR集群，讲述了如何利用yarn capacity scheduler在EMR集群上实现大集群的多租户的集群资源quota限制与管控。
还记得笔者在上篇文章无意中挖的一个坑么？如若不知，强烈建议看官先行阅读前面两文－《SparkSQL – 有必要坐下来聊聊Join》和《BigData – Join中竟然也有谓词下推!?》。第一篇文章主要分析了大数据领域Join的三种基础算法以及各自的适用场景，第二篇文章在第一篇的基础上进一步深入，讨论了Join基础算法的一种优化方案 – Runtime Filter，文章最后还引申地聊了聊谓词下推技术。同时，在第二篇文章开头，笔者引出了两个问题，SQL执行引擎如何知晓参与Join的两波数据集大小？衡量两波数据集大小的是物理大小还是纪录多少抑或两者都有？这关系到SQL解析器如何正确选择Join算法的问题。好了，这些就是这篇文章要为大家带来的议题－基于代价优化（Cost-Based Optimization，简称CBO）。
我们都知道，HDFS设计是用来存储海量数据的，特别适合存储TB、PB量级别的数据。但是随着时间的推移，HDFS上可能会存在大量的小文件，这里说的小文件指的是文件大小远远小于一个HDFS块（128MB）的大小；HDFS上存在大量的小文件至少会产生以下影响：消耗NameNode大量的内存延长MapReduce作业的总运行时间。
无监督学习是深度学习的圣杯。它的目的是希望能够用极少量且不需要标注的数据训练通用系统。本文将从无监督学习的基本概念开始再进一步简述无监督学习的各个基础算法及其优缺点。本文作者为专注机器人与视觉研究的 e-Lab 的研究者 Eugenio Culurciello。
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