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使用Java部署训练好的Keras深度学习模型

虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。...批量预测 Keras模型的另一个用例是批量预测，你可能需要为数百万条记录应用估算值。可以使用Keras模型直接在Python中事先这一点，但此方法的可扩展性受到限制。...我将展示如何使用Google的DataFlow将预测应用于使用完全托管管道的海量数据集。...下图显示了来自Keras模型应用程序的示例数据点。 ? BigQuery中的预测结果 将DataFlow与DL4J一起使用的结果是，你可以使用自动扩展基础架构为批量预测评分数百万条记录。...这篇文章展示了，用Python中Keras库训练的神经网络可以使用Java中的DL4J库进行批量和实时的预测

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    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...BigQuery 在企业中通常用于存储来自多个系统的历史与最新数据，作为整体数据集成策略的一部分，也常作为既有数据库的补充存在。...友好兼容：作为 Google Cloud 的一部分，它与 Google 系产品更兼容，对相关用户更友好。 为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。...创建 BigQuery 数据集： https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets （*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息...全链路实时 基于 Pipeline 流式数据处理，以应对基于单条数据记录的即时处理需求，如数据库 CDC、消息、IoT 事件等。

    10.4K10

    当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

    在系统架构方面，与比特币颇为相似，以太坊主要用于记录不可变交易。从本质上来看，二者都是联机事务处理（OLTP）数据库，都不提供联机分析处理（OLAP）功能。...Google Cloud 接入以太坊 虽然以太坊上的应用包含可以随机访问函数的 API，如：检查交易状态、查找钱包－交易关系、检查钱包余额等。...下图是18年上半年以太币的日常记录交易量和平均交易成本： 在公司的业务决策中，如上图这样的可视化服务（或基础数据库查询）就显得尤为重要，比如：为平衡资产负债表，应优先改进以太坊架构（比如是否准备更新），...Google Cloud 构建了这样一个软件系统： 将以太坊区块链同步到 Google Cloud 上可运行 Parity 语言的计算机中。...也可在 Kaggle 上获取以太坊区块链数据集，使用 BigQuery Python 客户端库查询 Kernel 中的实时数据（注：Kernel 是 Kaggle 上的一个免费浏览器编码环境）。

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    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    第一波大迁移是将一个仓库负载迁移到 Google Cloud 中的 BigQuery，耗时不到一年。在此过程中 PayPal 团队还构建了一个平台，可以支持其他很多用例。...这篇文章回顾了这次里程碑式的迁移体验。我们将一半的数据和处理从 Teradata 系统迁移到了 Google Cloud Platform 的 BigQuery 上。...我们决定在 Google Cloud Platform 提供的服务范围内，在 BigQuery 中使用 PayPal 提供的私钥来保护我们的数据。...我们已使用这一基础架构将超过 15PB 的数据复制到了 BigQuery 中，并将 80 多 PB 数据复制到了 Google Cloud Services 中，用于各种用例。...同样，在复制到 BigQuery 之前，必须修剪源系统中的字符串值，才能让使用相等运算符的查询返回与 Teradata 相同的结果。 数据加载：一次性加载到 BigQuery 是非常简单的。

    6.5K20

    谷歌推出 Bigtable 联邦查询，实现零 ETL 数据分析

    Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用于对时间比较敏感的事务和分析工作负载。后者适用于多种场景，如实时欺诈检测、推荐、个性化和时间序列。...在以前，用户需要使用 ETL 工具（如 Dataflow 或者自己开发的 Python 工具）将数据从 Bigtable 复制到 BigQuery。...要查询 Bigtable 中的数据，用户可以通过指定 Cloud Bigtable URI（可以通过 Cloud Bigtable 控制台获得）为 Cloud Bigtable 数据源创建一个外部表。...来源：https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigtable-bigquery-federation-brings-hot--cold-data-closer...此外，用户还可以利用 BigQuery 的特性，比如 JDBC/ODBC 驱动程序、用于商业智能的连接器、数据可视化工具（Data Studio、Looker 和 Tableau 等），以及用于训练机器学习模型的

    5.6K30

    一顿操作猛如虎，涨跌全看特朗普！

    /natural-language/） BigQuery：分析推文语法数据（https://cloud.google.com/bigquery/） Tableau和一些JavaScript技巧：数据可视化...下面是BigQuery表的模式： 我们使用google-cloud npm包将每条推文插入到表格中，只需要几行JavaScript代码： 表中的token列是一个巨大的JSON字符串。...https://cloud.google.com/bigquery/user-defined-functions 为了识别形容词，我们查找NL API返回的所有标记，其中ADJ作为它们的partOfSpeech...1、https://cloud.google.com/natural-language/#nl_demo_section 2、https://cloud.google.com/natural-language...3、https://cloud.google.com/bigquery/quickstart-web-ui 分析四 文本挖掘特朗普 一个kaggle的例子，写的也很棒，建议大家去看原文哦！

    5.5K40

    BigQuery：云中的数据仓库

    BigQuery替代方案 因此，如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库，听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在，进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...BigQuery将为您提供海量的数据存储以容纳您的数据集并提供强大的SQL，如Dremel语言，用于构建分析和报告。...(RDBMS = Relationship DataBase Management System, 关系型数据库管理系统，下同，即传统的数据库管理系统，使用结构化查询语言(SQL)，NoSQL与之相对。...这使得存储在BigQuery中的FCD模式模型与用于管理时间维度的SCD模型变得相同，但是存在一个问题。ETL过程必须维护BigQuery端存在记录的“Staging DW”。...这个Staging DW只保存BigQuery中存在的表中最新的记录，所以这使得它能够保持精简，并且不会随着时间的推移而变大。 因此，使用此模型，您的ETL只会将更改发送到Google Cloud。

    6.3K40

    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    用于存储在BigQuery上的GH-Archive数据的示例查询语法 要注意不仅仅是问题数据 - 可以检索几乎任何发生的事情的数据在GitHub上！...甚至可以从BigQuery中的公共存储库中检索大量代码。...不必运行此查询，来自Kubeflow项目的朋友已运行此查询并将结果数据作为CSV文件托管在Google Cloud Bucket上，按照此笔记本中的代码进行检索。...原始数据的探索以及数据集中所有字段的描述也位于笔记本中。 https://console.cloud.google.com/bigquery?...将收到的适当数据和反馈记录到数据库中，以便进行模型再训练。 实现这一目标的一个好方法是使用像Flask这样的框架和像SQLAlchemy这样的数据库接口。

    4.1K10

    动态 | 谷歌开源FHIR标准协议缓冲工具，利用机器学习预测医疗事件

    今天，我们很高兴开源了 FHIR 标准的协议缓冲区工具，该工具能够解决以上这些问题。当前的版本支持 Java 语言，随后很快也将支持 C++ 、Go 和 Python 等语言。...我们相信缓冲区的引入可以帮助应用程序开发人员（机器学习相关）和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们的协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供的一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud 的 BigQuery（注：BigQuery 是 Google 专门面向数据分析需求设计的一种全面托管的 PB 级低成本企业数据仓库...目前的版本还没有包括对训练 TensorFlow 模型提供支持，但未来将更新。我们的目标是尽可能地开源我们最近的工作，以帮我们的研究，使其更具可重复性并能够适用于现实世界的场景当中。...此外，我们正与 Google Cloud 中的同事进行密切合作，研究更多用于管理医疗保健数据的工具。 via Google Blog，AI 科技评论编译。

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    谷歌开源 FHIR 标准协议缓冲工具，利用机器学习预测医疗事件

    当前的版本支持 Java 语言，随后很快也将支持 C++ 、Go 和 Python 等语言。另外，对于配置文件的支持以及帮助将遗留数据转换为 FHIR 的工具也将很快推出。...作为红利，我们希望拥有一个能够直接应用于临床环境的数据表示。...我们相信缓冲区的引入可以帮助应用程序开发人员（机器学习相关）和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们的协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...提供的一个示例显示了如何将 FHIR 数据上传到 Google Cloud 的 BigQuery（注：BigQuery 是 Google 专门面向数据分析需求设计的一种全面托管的 PB 级低成本企业数据仓库...此外，我们正与 Google Cloud 中的同事进行密切合作，研究更多用于管理医疗保健数据的工具。

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    用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

    译者注： 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。...该字段的典型名称是updated_at，在每个记录插入和更新时该字段就会更新。使用批处理的方法是很容易实现这种方式的，只需要查询预期的数据库即可。...我们备份了MongoDB集合，并制作了一个简单的脚本以插入用于包裹的文档。这些记录送入到同样的BigQuery表中。现在，运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。...Spark, Google Cloud Dataflow等上运行。）

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    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google...这样，数据工程师就可以在不移动数据的情况下访问和查询 BigQuery 数据集，而 BigQuery 的用户则可以利用 Hive 的工具、库和框架进行数据处理和分析。...图片来源：谷歌数据分析博客 根据谷歌云的说法，Hive-BigQuery 连接器可以在以下场景中为企业提供帮助：确保迁移过程中操作的连续性，将 BigQuery 用于需要数据仓库子集的需求，或者保有一个完整的开源软件技术栈...这不是谷歌为分析不同的数据集并减少数据转换而发布的第一个开源连接器：Cloud Storage Connector 实现了 Hadoop Compatible File System（HCFS） API...，用于读写 Cloud Storage 中的数据文件，而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API，将

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    大数据最新技术：快速了解分布式计算:Google Dataflow

    介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。...相比原生的map-reduce模型，Dataflow有几个优点： 1.可以构建复杂的pipeline，在这不妨引用Google云平台的产品营销总监Brian Goldfarb的话 Cloud Dataflow...5.生态系统: BigQuery作为存储系统是Dataflow的一个补充，经过Dataflow清洗和处理过的数据，可以在BigQuery中存下来，同时Dataflow也可以读取BigQuery以进行表连接等操作...如果想在Dataflow上使用一些开源资源（比如说Spark中的机器学习库），也是很方便的 ?...为了配合Dataflow，Google Cloud Platform还为开发者提供了一系列工具，包括云保存，云调试，云追踪和云监控。

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