Hadoop生态系统在壮大:十大炫酷大数据项目

Hadoop及其周边的大数据技术在过去十年里迅速发展,Apache软件基金会下辖的众多开源项目正引领着这一潮流。这些项目包括Spark、Hive、HBase等,它们不仅支持数据存储与处理,还实现了数据的实时分析。
在开发人员开发Hadoop以克服大数据带来的挑战之后的10年间,这些技术的生态系统在不断发展壮大。Apache软件基金会下面有众多的开源大数据技术项目。本文介绍一些重要项目,并顺便了解几个新兴项目。
Hadoop生态系统在壮大:十大炫酷大数据项目
管理和分析大数据已经变成了重大挑战,数量急剧增加的信息从社交媒体、连接到物联网中“物件”的传感器、结构化数据、非结构化数据以及可以收集的其他一切数据收集而来。为了应对这项任务,开发人员已开发了一系列新的开源技术。

旗舰软件Apache Hadoop是Apache软件基金会的一个项目,它在上个月迎来了十周年。这十年已发生了很大的变化。如今,另外许多技术也是大数据和Hadoop生态系统的一员,它们大多数都归属Apache软件基金会。

开发人员和企业组织在使用诸多项目,开发大数据技术,并将它们捐献给开源社区,以便进一步发展和采用,其中就包括Spark、Hive、HBase和Storm。

在网飞和领英等一些企业,其中一些技术已用于生产环境。它们让企业组织能够实时处理海量数据,并转换那些数据,为最终客户改善服务。

这些大数据技术常常脱胎于试图改善大数据技术的工作方式、加快处理速度的企业组织。它们代表了生态系统的演变之路和下一波开源技术,这证明明智的参与者组成的社区取得的发展胜过专有企业环境里面的发展。

当前的开源和大数据时代完全始于Hadoop,它常常被誉为是一种面向分布式存储的开源框架,用于在大众化硬件上处理庞大数据集。

Hadoop发行版公司Hortonworks的企业战略副总裁Shaun Connolly在接受采访时告诉《信息周刊》杂志:“作为一种新兴的数据架构,Hadoop成为备受瞩目的中心。Hadoop周围出现了这个生态系统,备受关注的项目围绕它壮大起来。”

而发展并未止步。新的项目一直被Apache软件基金会纳入到大数据生态系统。最近,Apache Arrow就成了一个顶级项目。其他项目可能会作为Apache软件基金会的孵化器计划(Incubator)的一员而进入生态系统。去年年底,IBM面向Spark的SystemML机器学习引擎就得到了接受,成为一个孵化器项目。

有许多项目是Apache软件基金会的大数据生态系统的一员。本文介绍了一些重要项目,还介绍了几个新兴项目。欢迎留言交流!

Hadoop
Hadoop其实是开源大数据领域的旗舰技术。它是由雅虎的一个编外项目发展起来的,当时开发人员需要一种方法来存储和处理他们使用新的搜索引擎收集而来的海量数据。这项技术最终捐献给了Apache软件基金会。如今有来自商用公司的三大发行版:Cloudera、Hortonworks和MapR。Hadoop的开发者之一Doug Cutting最近接受了《信息周刊》杂志的采访,畅谈了Hadoop的发展。

Hive
Apache Hive最初由Facebook开发,后来捐献给了Apache软件基金会。这项技术是一种建立在Hadoop基础上的数据仓库基础设施,提供了数据汇总、查询和分析。

使用Hive的公司包括CNET和eHarmony。

HBase
Apache HBase脱胎于一家名为Powerset的公司所搞的一个项目,2008年该公司被微软收购。其目的是,处理海量数据,便于自然语言搜索。这项技术是一种非关系型的开源分布式数据库,仿照了谷歌的BigTable,用Java编写而成。2010年,HBase成为Apache软件基金会的一个项目。

如今使用HBase的公司包括Adobe、Facebook、Meetup和趋势科技。

Spark
Apache Spark俨然就是大数据生态系统冉冉升起的明星。这项技术最初由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发。它可以取代Hadoop的MapReduce,不过速度更快,因为Spark改而使用内存中处理技术,其性能最多高出100倍,这取决于具体应用。

Spark的开发人员现在供职于Databricks,该公司是支持Apache软件基金会内部这个项目的主力军,它还提供商用的Spark即服务( Spark-as-a-Service)。截至2015年年底,Spark是所有大数据项目中最活跃的开源项目,之前12个月有600多个代码捐献者。

如今许多公司使用Spark,包括亚马逊、Autodesk、电子港湾、Groupon、OpenTable和TripAdvisor。

Kafka
Apache Kafka起初只是领英公司内部的一个项目,作为一种消息传递系统,用于代理安排该公司面向消费者的职业网站及平台生成和处理的海量实时数据。

2011年,Kafka捐献给了开源社区,2012年从Apache孵化器计划出来。当初开发Kafka的领英开发人员成了从领英拆分出来的Confluent这家新公司的成员。

使用Kafka的公司包括领英、推特、网飞、Pinterest、高盛和Coursera。

Storm
Apache Storm在其项目页面上的描述是,这是一种分布式实时计算系统,让用户很容易可靠地处理无限制的数据流,正如Hadoop用于批量处理,Storm用于实时处理。

这项技术有时被称为是Spark的替代技术。2011年,开发Storm的公司BackType被推特收购。2014年,从孵化器计划出来后,Storm成为了Apache软件基金会的一个顶级项目。

此后,推特开发了自己的内部系统,用于处理最初分派给Storm的任务。使用Storm的公司包括雅虎和Spotify。

Nifi
Apache Nifi原先名叫Niagara Files,这个技术转让项目由美国国家安全局(NSA)开发,2014年11月,它作为一个孵化器项目,捐献给Apache软件基金会。2015年,它成了一个顶级项目。

Nifi旨在处理这个问题:如何让数据在系统之间的流动实现自动化。其在Apache软件基金会上的项目页面介绍,这项技术“支持功能强大、可扩展的有向图,这些有向图涉及数据路由、转换和系统中介逻辑。”

它提供了一种基于Web的用户界面。另外,与NSA开发的其他项目一样,它也提供了安全功能,包括SSL、SSH、HTTPS、加密内容,以及可插入式、基于角色的验证和授权机制。

Flink
2015年1月,Apache基金会接受Apache Flink成为一个顶级项目。这项技术是一种面向批量数据和流数据的分布式数据分析引擎,它提供了使用Java和Scala的编程API。

该项目脱胎于柏林的Stratosphere研究项目。使用Flink的企业组织包括第一资本(Capital One)和Data Artisans。

Arrow
这个月,Apache Arrow被Apache软件基金会接收为一个顶级项目。这项技术源自Dremio公司,这家公司还捐献了Apache Drill项目。Dremio的几位创始人是从MapR出来的,这是一家Apache Hadoop发行版公司。

据Apache软件基金会声称,Arrow最初是靠来自Apache Drill项目的代码起家的。据Dremio的联合创始人兼首席技术官Jacques Nadeau声称,Arrow提供了列式内存分析功能。

Apache软件基金会的更多大数据项目
这些是Apache软件基金会里面Hadoop生态系统中一些备受关注的大数据项目。另外许多是捐献而来的。所有这些项目的开发工作都在进行之中,Apache软件基金会的网站对它们都有全面记载。
<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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