開源大數據週刊-第70期

資訊：

• 推進雲基礎設施創新，英特爾與阿里雲的「軟硬合唱」
  對於一家雲服務廠商來講，實現軟件、服務與硬件基礎設施的完美整合，是在激烈市場競爭中的關鍵點。

• 微軟開源用於Spark的深度學習庫MMLSpark
  微軟開源了MMLSpark，用於Apache Spark的的深度學習庫。MMLSpark能夠與微軟認知工具包和OpenCV完美整合。微軟發現，雖然SparkML能夠創建可擴展的機器學習平臺，絕大多數開發者的精力都耗在了調用底層API上。MMLSpark 旨在簡化 PySpark 中的重複性工做。

• CRI-O 1.0 正式發佈
  CRI-O讓你能夠直接從Kubernetes來運行容器，無需任何沒必要要的代碼或工具。只要容器符合OCI，CRI-O就能夠運行它，擯棄了非必要的工具，讓容器一心處理它最擅長的方面：運行下一代雲原生應用程序。

技術

• 利用已有的大數據技術，如何構建機器學習平臺
  技術人須要學習成本，企業項目開發也要考慮新技術採納時間。有什麼辦法能在企業已有的大數據平臺經驗基礎上進行AI開發？同程利用Spark對機器學習平臺的思考和實現過程值得借鑑。

• 阿里RocketMQ是怎樣孵化成Apache頂級項目的？
  9月25日，Apache軟件基金會官方宣佈，阿里巴巴捐贈給Apache社區的開源項目RocketMQ從Apache社區正式畢業，成爲Apache頂級項目（TLP）。

• Hadoop時代的維度建模和Kimball數據集市
  維度建模是數據建模的一種特殊方法。維度建模有兩個同義詞，數據集市和星型結構。星型結構是爲了更好地進行數據分析，參考下面圖示的維度模型，能夠有一個很直觀的理解。經過它能夠當即知道如何經過客戶、產品、時間對訂單進行分割，如何經過度量的彙集和比較對訂單業務過程進行績效評估。

• Hadoop技術之Hadoop HA機制學習
  關於Hadoop HA的資料多集中於怎麼搭建HA，對於HA爲何要這麼作描述甚少，因此本文對於HA是如何搭建的暫不介紹，主要是介紹HA是怎麼運做，QJM又是怎麼發揮功效的。

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