冼茂源:HBase在垂直搜索业务以及数据存储中的应用!

2014年5月20日,优快云与ChinaHadoop小象社区联合举办Hadoop实战培训,涵盖HBase、Hive等内容。培训旨在帮助企业更好地理解和应用Hadoop技术,解决大数据处理挑战。
    2014年05月20日,优快云携手ChinaHadoop小象社区将打造一场涵盖分布式在线存储系统HBase、数据仓库Hive、Hadoop在电信运营商的应用实践等内容的“Hadoop在企业中的应用实战”高端技术培训。


    此次“Hadoop在企业中的应用实战”培训的起因很简单,时下数据已经成为当今企业的核心竞争力,拥有大数据并智慧地使用和运营数据成为企业不可缺少的成功要素。Hadoop生态系统提供了一种实用的、经济有效的、可扩展的架构,帮助企业存储、管理和处理海量数据。业界在Hadoop上的兴趣和投资形成了包括开源软件和商业化软件的整个生态系统,Hadoop迅速成为大数据处理方面的业界事实标准。越来越多的企业急需引入Hadoop技术人才!于是优快云携手ChinaHadoop小象社区共同打造了此次“Hadoop在企业中的应用实战”!


    在本次培训开始前,我和本次培训的讲师冼茂源做了一次简单的沟通,他表示将会在5月20日“Hadoop在企业中的应用实战”和大家分享一些HBase相关的技术内容,希望能让大家对HBase能有更好的了解,在实际工作中更好的发挥其系统特点。


    以下是采访原文:


    -什么原因吸引你钻研Hadoop技术?


    从技术视角说,Hadoop是一个流行的分布式存储及计算框架。满足公司不断发展的大数据计算机存储需求。良好的扩展性及鲁棒性,其精妙的设计和实现方式对技术人员具有强大的吸引力。


    另外,从开源社区的运作方式角度,通过钻研Apache的开源项目,为工程师提供了与世界同行畅快交流的更丰富的途径。对开源的参与及研究,有益于自身能力的快速提高。


    -对于解决哪些问题Hadoop独具优势?


    海量数据存的储,以及集群方式执行的批处理任务。对于解决我们实际的项目中,基于海量数据的搜索数据制作、数据分析、海量Key/Value查询等Hadoop具备明显的优势。


    -目前企业应用Hadoop最大的困难是什么?


    Hadoop本身是一个快速演进的系统,对于其完整的把控能力对使用人员提出了很高的要求。


    企业在将Hadoop技术应用于自身业务,与业务进行完美结合,同时,构建完善的管理体系,Hadoop出现问题是及时准确的解决等方面,都存在较大的人才缺口。


    -根据您的了解,目前Hadoop发展的情况如何?


    Hadoop自身的核心体系在加速完善。除了基本的存储及计算,周边的KV数据库、数据挖掘、图计算、流式计算等整套生态体系已经构建完成并日臻完善。


    Hadoop已经在淘宝、百度、FaceBook、Yahoo这样的信息科技巨擘中得到广泛使用,很多商业发布包也相继推出,它已经成为大数据解决方案领域最为成熟的平台方案。


    -请谈谈你在这次Hadoop培训上即将分享的话题。


    本次培训给大家分享一些HBase相关的技术内容,希望能让大家对HBase能有更好的了解,在实际工作中更好的发挥其系统特点。


    -哪些人群应该来参加本次培训?会对他们有哪些帮助?


    如果大家希望了解大数据时代最前沿的数据计算及存储方案,了解在实际使用中,如何将具体业务与这些技术进行完好的结合,参加培训肯定会有不小的益处。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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