【导读】本文利用TensorFlow构建了一个用于产品推荐的WALS协同过滤模型。作者从抓取数据开始对模型进行了详细的解读，并且分析了几种推荐中可能隐藏的情况及解决方案。 作者 | Lak Laksh
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
导读：大家好，很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想，从进入 IT 行业以来，不停的搬运数据，不管职务为前端，还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展，各种数据库，数据源，应运而生，大数据组件，框架也是千变万化，从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink，数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL，不断延伸。那么有没有统一的框架，统一的数据源搬砖工具呢？
本文介绍了Apache Zeppelin 0.7.2的中文文档，包括快速入门、教程、动态表单、发表你的段落、自定义Zeppelin主页、升级Zeppelin版本、从源码编译、使用Flink和Spark Clusters安装Zeppelin教程、解释器、概述、解释器安装、解释器依赖管理、解释器的模拟用户、解释员执行Hook（实验）、Alluxio解释器、Beam解释器、BigQuery解释器、Cassandra CQL解释器、Elasticsearch解释器、Flink解释器、Geode/Gemfire OQL解释器、HBase Shell解释器、HDFS文件系统解释器、Hive解释器、Ignite解释器、JDBC通用解释器、Kylin解释器、Lens解释器、Livy解释器、Markdown解释器、Pig解释器、PostgreSQL, HAWQ解释器、Python 2＆3解释器、R解释器、Scalding解释器、Scio解释器、Shell解释器、Spark解释器、系统显示、系统基本显示、后端Angular API、前端Angular API、更多。
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
AI前线导读：本文是 **Apache Beam实战指南系列文章** 的第二篇内容，将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系，对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析，并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合Beam玩转Kafka和Flink。系列文章第一篇回顾Apache Beam实战指南之基础入门
Apache Beam（原名Google DataFlow）是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的孵化项目，被认为是继MapReduce、GFS和BigQuery等之后，Google在大数据处理领域对开源社区的又一贡献。Apache Beam的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式，为无限、乱序，Web-Scale的数据集处理提供简单灵活、功能丰富以及表达能力十分强大的SDK。Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。本文主要介绍Apac
1. DeepMind发布2017年的回顾blog，总结今年在多个方面取得的进展，比如AlphaGo Zero，Parallel WaveNet（比最早的WaveNet快了100倍，用来产生Google Assistant的语音），基于进化算法的增强学习和神经网络架构搜索，基于概率分布的增强学习（那篇paper很值得一读），已经基于imagination的model-based增强学习（跟Yann LeCun说的predictive learning有点像）等等 blog链接：https://deepmin
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV)，这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能，但如果输入数据是错误的，所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务，因为它们可以手动检查。然而，在实践中，数据太大，难以手动检查，并且数据通常大块连续地到达，因此有必要自动化和规模化数据分析、验证和监视任务。
在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
本文介绍了如何使用 Apache Beam 实现 WordCount 程序，通过一个简单的 Maven 项目结构，展示了如何通过 Apache Beam 及其相关依赖和配置，使用 Spark、Flink 和 Apex 等大数据框架来运行并执行 WordCount 程序。
作者 | Fabio Hiroki 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在本文中，我们将介绍 Apache Beam，这是一个强大的批处理和流式处理开源项目，eBay 等大公司用它来集成流式处理管道，Mozilla 用它来在系统之间安全地移动数据。 概 览 Apache Beam 是一种处理数据的编程模型，支持批处理和流式处理。 你可以使用它提供的 Java、Python 和 Go SDK 开发管道，然后选择运行管道的后端。 Apache Beam 的优势 Beam 的编程模型 内
在最新版本的Flink 1.10中，PyFlink支持Python用户定义的函数，使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是，听完所有这些后，您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么？作为PyFlink的快速指南，本文将回答这些问题。
Apache Beam是一个统一的编程模型，用于构建可移植的批处理和流处理数据管道。虽然主要由Java和Python SDK支持，但也有一个实验性的Go SDK，允许开发人员使用Go语言编写 Beam 程序。本文将介绍Go SDK的基本概念，常见问题，以及如何避免这些错误。
湖仓一体架构模式的两个关键支柱是开放性和互操作性。在云存储系统（如S3、GCS、ADLS）上构建数据湖仓，并将数据存储在开放格式中，提供了一个您技术栈中几乎每个数据服务都可以利用的无处不在的基础。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
讲者：Aniket Mokashi，工程经理 @谷歌；Dagang Wei，软件工程师 @谷歌
Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式（批和流），让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上，而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
Paper1: https://research.google.com/pubs/archive/35650.pdf
在 0.11.0 中，默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件listing的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果此功能与您无关，您可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable=false 像以前一样使用 Hudi。
Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。
大数据处理其实经常被很多人低估，缺乏正确的处理体系，其实，如果没有高质量的数据处理流程，人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨，团队却低估了规模所带来的复杂度。大数据领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过研究，一个组织架构比较合理的人工智能团队，数据处理工程师需要占团队总人数的4/5，然而很多团队还没有认识到这点。大数据处理涉及大量复杂因素，而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度，它是一个概念产品，所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
Apache Beam: Portability in the times of Real Time Streaming -- Pablo Estrada(Google)
人工智能不仅有光明的前景，而且走在了商业的前沿。人工智能显然是机器人、电子商务、分析和云计算管理的一个构成因素。即使是人才挑选、定制化市场营销和许多其他业务，现在也都依赖于人工智能的解决方案。
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
Spark、Flink、Beam Beam编写完适用于Spark、Flink使用
谷歌昨日宣布，Apache Beam 在经过近一年的孵化后终于从 Apache 孵化器毕业，现在已经是一个成熟的顶级 Apache 项目。这一成就直接反应了社区为把 Beam 转变为开放、专业、社区驱动的项目所付出的努力。 11个月前，谷歌以及一些合作伙伴向 Apachee 软件基金会捐赠了大量代码，从而得以开始孵化 Beam 项目。这些代码的大部分来自谷歌的 Cloud Dataflow SDK，是开发者用来编写流处理（streaming）和批处理管道（batch pinelines）的库，可以在任何支持
原文标题：How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者：Hamel Husain
Apache Beam 是统一的批/流数据处理的编程模型。本文主要是参考官方文档，用 Docker 来快速跑起来一个用 Beam 来构建的 Flink 程序来处理数据的 Demo。
Apache Beam 是什么？ Beam 是一个分布式数据处理框架，谷歌在今年初贡献出来的，是谷歌在大数据处理开源领域的又一个巨大贡献。 数据处理框架已经很多了，怎么又来一个，Beam有什么优势？ 就是因为分布式数据处理技术现在太多了，让人目眩，所以Beam要解决这个问题。 大数据处理领域发展得红红火火，新技术不断，有个笑话： 一个程序员抱怨这个框架的API不好用，同事安慰说：别急，再等几分钟就有新框架出来了，应该会更好。 Hadoop MapReduce、Spark、Storm、Flink、Apex …
1）、ActiveMQ是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线，并且它一个完全支持jms（java message service）规范的消息中间件。其丰富的api，多种集群构建模式使得他成为业界老牌消息中间件，在中小企业中应用广泛。 如果不是高并发的系统，对于ActiveMQ，是一个不错的选择的，丰富的api，让你开发的很愉快哟。 注意：MQ衡量指标：服务性能，数据存储，集群架构。
spark（2009年）是一个单纯的计算框架，比MapReduce更佳，取而代之，本身不具备存储能力。火的原因：社区好、企业支持早
在一开始接触到PCollection的时候，也是一脸懵逼的，因为感觉这个概念有点抽象，除了PCollection，还有PValue、Transform等等，在学习完相关课程之后，也大致有些了解。
此版本保留与 0.14.0 版本相同的表版本 (6)，如果从 0.14.0 升级，则无需升级表版本。有一些模块和 API 更改以及行为更改，如下所述，用户在使用 0.15.0 版本之前应采取相应的操作。
BI工具是数据分析的得力武器，目前市场上有很多BI软件，众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等，其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通，用好一个就够了，重要的是分析思维。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。
TensorFlow Extended: An end-to-end machine learning platform for TensorFlow--Robert Crowe(Google)
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 【AI科技大本营导语】Medium热门博客Mybridge AI例行评出本月10篇有助于提升你职业生涯的Python文章（额，提高概率为0.9％）。排名是根据机器测量出的内容质量和各种人为因素（包括参与度和流行度）。 这10篇文章中涉及的主题有：Flake，视频合成，遗传算法，验证码破解，Chutes & Ladders游戏，Chatbot，OpenCV，反向传播算法，Memoization技术 这是一个非常有公信力的列表排名，Python
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
