開源大資料週刊-第99期

資訊

• ofollow,noindex" target="_blank">谷歌重磅開源強化學習框架Dopamine
  谷歌推出了一款全新的開源強化學習框架 Dopamine，該框架基於 TensorFlow，主打靈活性、穩定性、復現性，能夠提供快速的基準測試。
• 整合AI和資料科學新利器：基於Apache Spark的Hydrogen專案
  以往資料集的準備以及模型的訓練工作是分開的，這兩部分工作相當於存在兩套系統中。這種方式對於開發、測試都極其麻煩。是否存在於一套方案，同時解決這兩類問題呢？Apache Spark 無法做到。原因是模型的訓練在 Spark 的 DAGScheduler 中支援的並不好。後來 Spark 提出了 Hydrogen 專案，從而使得 Spark 能夠更好地整合深度學習框架。
• Redis殺死許可證，閉源的有：RediSearch、Redis Graph、ReJSON、ReBloom、Redis-ML
  本資料庫開發商Redis Labs本週將該公司開發的Redis模組由AGPL改成了Apache v2.0和Commons Clause（共用條款）相結合的許可證，因而對銷售許可證涵蓋的軟體作了限制。

技術

• 為什麼已有Kafka，我們最終卻選擇了Apache Pulsar？
  本文主要介紹了一家商業公司在使用 Kafka 作為事件匯流排時遇到的問題，主要是效能、可擴充套件性以及一些技術性限制。比如 Kafka Broker 是繫結儲存狀態的，擴充套件或縮小 Kafka 叢集需要重新平衡分割槽，而 Pulsar Broker 是無狀態的，真正的做到了計算和儲存分離。Pulsar 還有一些其他的優點。這篇文章可以說是訊息系統選型的一個良好案例。
• 先過濾後解析：斯坦福開源資料解析引擎Sparser，解析提速22倍
  很多大型資料應用程式通常在非結構化或半結構化的原始資料格式（如 JSON）上執行。查詢這些檔案常常是非常耗時的，尤其是那些探索性應用程式，資料科學家用來執行查詢以探索及更好地理解其資料。令人驚訝的是，這些應用程式實際上有 80%-90% 的執行時間是用於解析資料，而不是用於評估實際查詢本身。因此，解析實際上才是瓶頸。這篇文章介紹了介紹 Sparser，一個來自斯坦福 DAWN 團隊的一個研究專案，該專案解決了這個效能瓶頸。
• Apache Flink狀態管理和容錯機制介紹
  本文詳細介紹了Flink的狀態管理和容錯機制，內容包括有狀態的流資料處理、Flink中的狀態介面、狀態管理和容錯機制實現等。
• Apache HBase中等物件儲存MOB壓縮分割槽策略介紹
  Apache HBase 中等物件儲存（Medium Object Storage, 下面簡稱 MOB）的特性是由 HBASE-11339 引入的。該功能可以提高 HBase 對中等尺寸檔案的低延遲讀寫訪問（理想情況下，檔案大小為 100K 到 10MB），這個功能使得 HBase 非常適合儲存文件，圖片和其他中等尺寸的物件。本文對這一特性進行了詳細的介紹。

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