缓存篇~第七回 Redis实现基于方法签名的数据集缓存（可控更新，分布式数据缓存）
本篇文章可以说是第六回 Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Caching实现基于方法签名的数据集缓存（可控更新，WEB端数据缓存）的续篇，事实上，有EnterpriseLibrary.Caching也只是实现缓存持久化的一种方式，而Redis做为成熟的分布式存储中间件来说，实现这个数据集缓存功能显得更加得心应手，也更加满足大型网站的设计规则。（在多web....
Lind.DDD.Caching分布式数据集缓存介绍
戏说当年 大叔原创的分布式数据集缓存在之前的企业级框架里介绍过，大家可以关注《我心中的核心组件（可插拔的AOP）~第二回 缓存拦截器》，而今天主要对Lind.DDD.Caching进行更全面的解决，设计思想和主要核心内容进行讲解。其实在很多缓存架构在业界有很多，向.net运行时里也有Cache，也可以实现简单的数据缓存的功能，向前几年页面的静态化比较流行，就出现了很多Http的“拦截器“，对当前....
Hadoop概念学习系列之分布式数据集的容错性（二十七）
一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式： 1、数据检查点 2、记录数据的更新 我们面向的是大规模数据分析，数据检查点操作成本很高：需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源（在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量，而存储到磁盘则会降低应用程序速度）。所以，我们选择记录更新的方式。 ...
AI大事件 | 人类理解行为数据集推出，Uber发布自家分布式深度学习框架
呜啦啦啦啦啦大家好呀，又到了本周的AI大事件时间了。过去的一周中AI圈都发生了什么？大佬们互撕了哪些问题？研究者们发布了哪些值得一读的论文？又有哪些开源的代码和数据库可以使用了？文摘菌带你盘点过去一周AI大事件！ 新闻 AlphaGo Zero: 从零开始的学习 来源：DEEPMIND.COM： 链接：https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning....
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》——3.2 弹性分布式数据集
本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第3章，第3.2节,作者:高彦杰 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.2 弹性分布式数据集 本节简单介绍RDD，并介绍RDD与分布式共享内存的异同。3.2.1 RDD简介在集群背后，有一个非常重要的分布式数据架构，即弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RD....
[Spark]Spark RDD 指南三 弹性分布式数据集(RDD)
Spark2.3.0 版本: Spark2.3.0 创建RDD Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），RDD是一个可容错、可并行操作的分布式元素集合。有两种方法可以创建RDD对象： 在驱动程序中并行化操作集合对象来创建RDD 从外部存储系统中引用数据集（如：共享文件系统、HDFS、HBase或者其他Hadoop支持的数据源）。 1. 并行化集合 通过在驱动程序中的现有集合上调...
颠覆大数据分析之Spark弹性分布式数据集
Spark中迭代式机器学习算法的数据流可以通过图2.3来进行理解。将它和图2.1中Hadoop MR的迭代式机器学习的数据流比较一下。你会发现在Hadoop MR中每次迭代都会涉及HDFS的读写，而在Spark中则要简单得多。它仅需从HDFS到Spark中的分布式共享对象空间的一次读入——从HDFS文件中创建RDD。RDD可以重用，在机器学习的各个迭代中它都会驻留在内存里，这样能显著地提...
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