向智慧气象迈进的第一步就是数字化转型，这第一步我们走稳当了吗？或许你说在我们的气象业务中应用了大数据、云计算、物联网、5G、图像识别、NLP等大量的AI先进技术，这样就是智慧气象了吗？
unsetNeedAdditionalRecordAfterSplit() { // needed for custom multi byte line delimiters only // see MAPREDUCE...; import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext; import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader; import...org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat...cases, EOF also terminates an otherwise unterminated line. */ @InterfaceAudience.LimitedPrivate({ "MapReduce...; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat
众所周知，Hadoop 中最核心的两大组件就是 HDFS 和 MapReduce。其中 HDFS 提供了承载海量数据存储的能力，而 MapReduce 则提供了海量数据高并行计算的能力。...MapReduce的原理 Hadoop 中 MapReduce 最核心的思想就是分而治之，通过 MapReduce 这个名字就可以看出，MapReduce 包含有 Map 和 Reduce...MapReduce 的运行流程 MapReduce 编程模型简化了分布式系统中并行计算的复杂度，开发人员能够不必关心 MapReduce 程序的底层实现细节，只专注于解决业务需求。...MapReduce 提供了重试机制，重试的次数主要由 map-site.xml文件中的 mapreduce.map.maxattempts属性和mapreduce.reduce.maxattempts属性配置...默认重试次数为4，即任务失败后，MapReduce 框架会重试4次，如果任务依然失败，MapReduce才会认为任务彻底失败了。
如果一个程序没有考虑到必要的安全性问题，那么也不能算是完成了所有的代码。...陆陆续续写了好多文字，想表达的就是，想要说自己的代码真的完成，需要做的工作真的是非常多。但是，也只有真正完成了的代码，才是高质量的代码，才会节省许多之后维护和修改的工作，也会防范很多潜在的问题。...最后，希望大家在写完一本程序之后，都会自问一声，我的代码真的完成了吗？
[CDATA[>]]> ENDTEXT Return lcMSG Endproc 开发完成，就是这么简单，你也可以根据接收到的消息
Google的三架马车到今天已经家喻户晓耳熟能详了：GFS, MapReduce，BigTable。2004年OSDI发表的paper是MapReduce。...文章列举了若干MapReduce不行的理由，大致列举如下，详细的请爬狗： MapReduce需要写programming去搞飞机，不如SQL这样declarative来得爽。...MapReduce的实现毫无效率糟糕得很，没有Hash没有B树，有的只是tableScan MapReduce不是创新 MapReduce和现在数据库的工具不兼容 MapReduce缺了很多database...我只知道2015年Michael拿了图灵奖，而Google则出了所有的奖金。皆大欢喜的结果。...我们的Michael顺理成章的拿到了图灵奖，享受着最Evil公司提供的百万奖金，再也不说a major step backawards了。
之前实际上我也写了不少关于大数据技术组件的文章，例如： 前方高能 | HDFS 的架构，你吃透了吗？ MapReduce 的核心知识点，你都 get 到了吗 ?...之前在 前方高能 | HDFS 的架构，你吃透了吗？...所谓的 shuffle 就是将相同的 key 发送到同一个 reduce 进程中，在 reduce 中完成数据关联计算 。...数据是如何流动并最终完成计算的呢？ 我们以 Hadoop 1 为例，带领大家一起看下这个过程。...TaskTracker 和 JobTracker 通信来完成。
MapReduce被称为谷歌的三驾马车之一，主要面向谷歌的分布式计算，主要思想来自函数式编程。 计算模型 Map和Reduce是Lisp的两个原语。...reducer遍历每一组并调用reduce，结果append到远程的输出文件，进入idle状态 所有reducer均执行完毕后，通知user计算完成 输出文件通常是其他MapReduce的输入，通过map...需要注意的是，mapper的结果存在本地，reducer的结果存在gfs里面，因此已经完成的map依然需要被重新调度，而已经完成的reduce则不需要。...spark的优化主要是： 中间结果内存化 算子增加 进程 -> 线程级 但思路和MapReduce其实是一脉相承的，原理万变不离其宗。...计算模型 Solution: Map和Reduce按Task粒度分配给并发worker Evaluation: 性能存在问题 Comments: map和reduce非图灵完备，表达能力有限
图灵测试(Turing Test)是著名计算机科学家阿兰图灵在1950年提出的一个测试,用于判断机器是否能展现出与人类智能相当的能力。...图灵测试考察的重点是机器回答提问的能力,而不是它完成回答的内部运作方式。它检查机器在语言理解和处理方面的能力,以及其生成回答的逼真程度。 存在差距。...ChatGPT通过图灵测试了吗? 为了检测ChatGPT是否通过图灵测试,我们也进行了简单地对话实验。以下是部分对话内容: 人:你好! ChatGPT: 你好,很高兴认识你。...而关于图灵测试是否仍然有效,目前存在两种不同观点: 图灵测试已经过时,不再有效 这个观点认为,随着AI技术的进步,设计出可以通过图灵测试的聊天机器人已经不是难事。...当前技术只是完成局部模拟,要真正通过严格的图灵测试仍需长期研发。 总的来说,关于图灵测试的有效性还存在争议。它代表了一个重要的技术难点,但评判标准可能需要随技术演进而更新。
同时在DEC时代他与Jeff Dean就有很多合作，而他加入Google也是Jeff Dean先加入后推荐他加入的，此后的很多工作都是他和Jeff Dean一块完成的，像后来的MapReduce/BigTable...Job完成原始采样信息与源代码的关联。...最初是为了解决PageRank计算问题，由于MapReduce并不适于这种场景，所以需要发展新的计算模型去完成这项计算任务，在这个过程中逐步提炼出一个通用的图计算框架，并用来解决更多的问题。...此前Google的索引构建是基于MapReduce，全量索引更新一次可能需要几天才能完成，为了提高索引更新的实时性Google构建了增量更新系统。...与往常一样，在Google公布此文的时候，新一代更强大的TPU已经开发完成。由于本文更偏重硬件，具体内容没有看。
未来的图灵奖得主携其兄弟徒子徒孙们，和当红的Google进行了一场大撕逼。MapReduce a Step Backward的博文到今天去看，依然是平地一声雷。...在MapReduce的光环下，整个研究圈子里大致有三类人。第一类人是揣着明白装糊涂。开始了他们最擅长的灌水。...在MapReduce的假设下，用Hadoop把曾经都解决过的各行各业的问题用MapReduce再解决一遍。掀起了一大批基金和论文的高潮。第二类人被狗狗的光环刷成了MapReduce教的信徒。...我其实一直都不知道Jeff Dean知道不知道MapReduce其实问题多多。但是也可以理解，你想，我和狗的智商的距离比我和Jeff Dean的智商的距离还近，我怎么能理解他呢？...教授是后者，上来就宣扬自己的理念，觉得MapReduce不行，各种问题。要结合数据库的多年研究，MapReduce里面的精髓等等来研发一个特别牛逼的系统。
他认为，图灵测试过时了，AI 需要新基准测试！ 图灵测试可以退场了吗？ 自从1950年艾伦·图灵发表论文回应「机器可以思考吗？」这一问题以来，已经过去70年。 ?...在图灵的论文中，他本人也曾暗示过一个事实，即他认为图灵测试最终可能会被击败。...70年过去了，图灵测试该退场了吗？ 旧基准与新时代：我们关心人机互动，不是区分机器和人类！ 为了回答这个问题，让我们回到图灵第一次提出他的论文的时候。...相反，你只希望它完成「确定」。 实际上，图灵自己甚至在他最初的论文中提到了这些当中的一些局限性。...，就是聚焦于图灵测试的。
通常人们认为Spark的性能和速度全面优于MapReduce，但最新的对决显示MapReduce在某些方面也有胜场，而且数据规模越大优势越大。 Apache Spark是当今最火爆的大数据处理框架。...，大有取代MapReduce的趋势。...关于Spark和Mapreduce的性能PK已经在业界进行多次，不少人认为Spark仅仅是在内存计算环境比Mapreduce表现出色，但也有公司认为Spark全面压倒Mapreduce，例如2014年Spark...Spark Hadoop磁盘性能对比测试 那么，Spark真的是全面超越MapReduce了吗？...但是在排序任务（Sort）方面，MapReduce的执行速度是Spark的两倍（两者的速度差异随着数据集规模的增加逐渐拉大，数据集越大，MapReduce的优势越明显，上图），因为MapReduce混编数据的执行模型比
那找个软工写算法不就行了吗？ 确实，这些决策都是通过算法找到规律的。可问题是现在的数据量太大了，一台机器要完成一个问题要算好久好久。 那用多台机器处理不就行了吗？...可问题是，这些算法都要完成一个特定的问题，给出一个答案，多台机器不能自己算自己的，他们要有不同的分工，联合起来共同算完这个问题。这里就是Hadoop等框架的特长。...Hadoop就是这样一个Framework，它来源于Google一篇关于MapReduce的Paper. 那Hadoop总结了算法的哪些共同点呢？...那篇MapReduce Paper的作者发现，很多计算，就比如我们刚才的例子，都可以拆分成Map, Shuffle, Reduce三个阶段: Map阶段中，每台机器先处理本机上的数据，像图1中各个机器计算本机的文件中关键字的个数...这几步我们就称为MapReduce Model. ? 图2 为了完成MapReduce Model的计算，实际开发的软件需要一些辅助的功能。
下图中是该AI系统的框架，从图中可见，由人类驱动的部分非常少，只需要在开始输入指令，最后接收适用于某项任务的函数即可，剩下部分全部由机器完成。 ? AI Programmer的系统架构 3 安啦！...再给程序员几年活路 那么程序员真的要被机器取代了吗？小编看来，从技术与社会长远发展的角度，机器自动编程终将会在工业界普及。但是就目前的发展来看，短时间内机器还是较难取代人工实现编程的。...图灵完备：一个能计算出每个图灵可计算函数（Turing-computable function）的计算系统被称为图灵完备的。...一个语言是图灵完备的，意味着该语言的计算能力与一个通用图灵机 （Universal Turing Machine）相当，这也是现代计算机语言所能拥有的最高能力。
但它真的做到了吗？ 1983 年，霍华德-加德纳（Howard Gardner）认为，一般智能不应被视为结晶智能和流动智能。它甚至不应该被定义为我们的智力潜能和可以测量的东西。...版权声明 版权属于原作者，仅用于学术分享 文章精选： 大卫·查尔默斯：大型语言模型预示，不出十年，我们很可能搞出有意识的人工智能 机器学习泰斗迈克尔 · 乔丹的人工智能八问：马斯克并不懂 AI 图灵奖得主杨立昆...但图灵奖得主Bengio等88页论文暗示「天网」迟早降临 从计算到人类知识：ChatGPT与智能演化 数学到底有多重要？...看看手机背后的数学 图灵奖得主：为什么中国顶尖学生入学赢了，毕业时却输了？...人工智能的终极基础是哲学认识论 图灵奖获得者专辑|图灵奖获得者、信息安全常青树Adi Shamir：从密码学到AI对抗性样本研究 图灵奖获得者专辑|图灵奖得主 Yann LeCun：AI 仅仅学语言走不远
上图表示MapReduce的shuffle执行过程。...输入阶段：将同一分区，来自不同map task的数据文件进行归并排序 此外，在MapReduce整个过程中，默认是会对输出的KV对按照key进行排序的，而且是使用快速排序。...在任务完成之前，溢出文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件(图中merge on disk)。如果溢出文件多于设置的数量，combiner就会在输出文件写到磁盘之前再次运行。...复制完成map的输出后，将合并map输出，维持其顺序排序。最后一趟的合并来自内存和磁盘片段。...好了，到此 Hadoop 中的排序你清楚了吗？ ? ? 版权声明： 本文为《大数据真好玩》原创整理，转载需作者授权。未经作者允许转载追究侵权责任。
云开始的地方 1961年，在麻省理工学院百周年纪念典礼上，约翰·麦卡锡（1971年图灵奖获得者）第一次提出了“Utility Computing”的概念。...这个想法在当时那个台式机的年代显然是天马行空的，要不说人家能拿图灵奖呢。 进入 90 年代，互联网开始要加速发展，很多有前瞻性的公司都想挤上信息技术的高铁，数据、产品、财务等，都免不了数据信息化。...而要完成这一切，计算机成为了主要设备。...MapReduce：紧随其后的就是2004年公布的 MapReduce 论文，论文描述了大数据的分布式计算方式，主要思想是将任务分解然后在多台处理能力较弱的计算节点中同时处理，然后将结果合并从而完成大数据处理...Braun 认为其工作模式应该是：Google 把所有抓取的页面都放置于他们的集群上，然后每天使用 MapReduce 来重算。
不过，复杂的计算可能需要使用多个 job 才能完成，这些 job 之间还需要根据其先后依赖关系进行作业的编排，开发比较复杂。...事实上也确实如此，我们可以用 MapReduce 完成这条 SQL 的处理。...实际上，Hive内置了很多Operator，每个Operator完成一个特定的计算过程，Hive将这些Operator构造成一个有向无环图DAG，然后根据这些Operator之间是否存在shuffle将其封装到...关于Hive 查询的 18 种姿势，可以看这篇文章《Hive查询的18种方式，你都学会了吗?》...进程相互协作，共同完成 SQL 计算。
[2] 然后我们再科普一下什么是图灵测试： 图灵测试指测试者（提问者）在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。...“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准，但为人工智能科学提供了开创性构思。 图灵在计算机出现之前就预见了具有逻辑思维的机器，并预言在20世纪末将有电脑可通过“图灵测试”。[3] ?...▲图灵测试示意图，出自《大话机器人》 影片中，Caleb对Ava进行的是一个升级版的图灵测试，因为传统版的图灵测试对Ava来说已经毫无挑战性。...所以，把人工智能设计得跟人类一样，让他们通过图灵测试，是非常危险的。 ? ▲穿上看上去有点土的连衣裙、高跟鞋，为成功进入人类世界回眸一笑的Ava 是人工智能错了吗？是图灵错了吗？...多说一句，这部电影在豆瓣被低估了吗？我觉得是的。我也翻了翻差评，很多人纠结于一些不那么重要细节，比如他们开门还要用房卡，这么先进的年代里竟然没有指纹识别、人脸识别之类的。
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