1.Apache 软件基金会如何选择开源项目 | Linux 中国
2.谈谈机器学习模型的最最佳部署（1）
3.能简述一下穿山甲新发布的AdSpark产品有什么优势吗？
4.SQL基础能力：Spark和Hive的区别和差异
5.三星在与Spark的5G网络交易中扩展到新西兰
6.有什么关于 Spark 的书推荐？
Apache 软件基金会如何选择开源项目 | Linux 中国
Apache 软件基金会（ASF）围绕一套独特的流程和价值观构建，以确保其开放性。佳实践源
ASF以开源Apache许可证为中心，实践采用开放而务实的最最佳方式运作，与许多其他基金会不同，佳实践源它是实践调用腾讯地图 源码一个为公共利益建立的慈善组织。ASF的最最佳董事会由成员选举产生，没有人可以购买董事会席位。佳实践源参与ASF的实践个人的公司隶属关系不会被说明，这并不重要。最最佳这营造了一个供应商中立的佳实践源环境，公司可以在其中舒适地协作构建有价值的实践项目。
ASF选择项目的最最佳过程始于Apache孵化器，潜在项目在那里接受帮助和指导，佳实践源期望能够毕业成为顶级Apache项目。实践任何人都可以为孵化器提出项目提案，前提是找到ASF内部愿意帮助支持它的人员。在审查潜在项目时，ASF更倾向于看到涉及的人和实体的多样性，而不仅仅是一个单一的法人团体。这导致项目被更广泛地使用并具有更长久的生命力。
孵化器的主要目的是帮助项目学习并按照ASF所说的“Apache之道”运作。这是一套为社区主导的发展提供最佳实践的价值观。最重要的是，它包括严格的供应商中立性优先考虑社区，甚至优先于项目代码。开放和透明的交流也是至关重要的：ASF要求所有项目交流都是公开可访问的，并永久归档以支持异步协作。此外，开源的Apache许可证附加在所有被接受的项目上，确保所有源代码也是公开可用的。
在孵化器中，ASF首先会根据项目与Apache价值观的一致程度来考察项目是否适合。不需要百分之百的一致，但项目需要愿意适应。支付宝药品怎么查溯源码还将从许可证的角度讨论确保项目与Apache完全兼容，在某些情况下，可能需要删除或替换依赖项。Apache之道的另一个关键元素是基于共识做出决策，这包括开放讨论和避免单个项目负责人对该流程的控制。
开源项目与Apache许可证之间存在紧密联系。一些公司从Apache许可证转向不太宽松的许可证，这可能导致商业模式不适合开源，对社区和用户造成伤害。ASF作为非营利性慈善组织，致力于为公共利益开发软件。宽松的Apache许可证旨在促进开放和透明度。公司不应试图强制要求贡献，因为这不符合开源运作方式。ASF项目在重大行业变革中处于领先地位，如Web服务器、大数据项目（如Apache Hadoop和Spark、Cassandra和Kafka）等，证明了其成功和可持续性。
展望未来，ASF将推出一些大型的人工智能和机器学习项目，以及物联网项目。随着开源软件的广泛采用，特别是企业中的加速采用，可以期待ASF在行业中的持续成功和影响力。ASF将坚持其放手的做法，与看到ASF方式价值的项目合作，强调“Apache之道”的价值。随着ASF项目在AI、物联网等领域取得成功，它将推出更多主要行业参与者使用的开源项目，以及其他小型项目以满足特定市场的需求。
谈谈机器学习模型的部署（1）
机器学习模型的部署是将训练好的模型高效地应用到实际生产环境的重要环节。随着机器学习技术的二维码源码生成图形广泛应用，不同工具和框架如Scikit-Learn、Spark、TensorFlow、MXnet、PyTorch等为数据科学家提供了丰富的选择，同时也带来了部署模型的挑战。本文将简要探讨模型部署的基本过程和挑战，并介绍几种常用的部署工具。 模型部署的核心步骤是将训练模型持久化，然后在服务器上加载模型并提供服务接口。以RandomForestClassification为例，以下将分别介绍使用Scikit-Learn、Spark和TensorFlow进行模型持久化的方法。 Scikit-Learn：使用Iris数据集训练RandomForestClassifier模型，通过`joblib.dump()`将模型持久化为文件。加载模型仅需调用`joblib.load()`。尽管Scikit-Learn对Pickle机制进行了封装和优化，但Pickle本身存在一些限制，如序列化效率问题和兼容性问题。 Spark：Spark提供Pipeline和Model支持保存到文件，方便在其他SparkContext中加载。通过调用`model.save()`和`model.load()`方法进行模型持久化和加载。Spark模型保存为二进制文件，仅Spark自己可以加载，目录结构清晰，包含模型阶段数据。 TensorFlow：TensorFlow使用`tf.train.Saver`将模型导出为元图（MetaGraph），包含元数据、Pickle文件和其他checkpoints。TensorFlow同样利用Pickle机制存储模型，并加入额外的元数据。加载模型时需确保所有依赖包已正确加载，如在模型加载时调用`tensorflow.contrib.tensor_forest.python.tensor_forest`。 部署模型时，坐地生财选股器带源码使用Web服务器（如Flask）添加模型加载和管理功能，然后通过REST API提供预测服务。然而，生产环境部署还面临多方面挑战，包括模型版本控制、资源管理、性能优化、安全性等问题。 为了解决模型部署的挑战，多个开源工具如Clipper、Seldon、MFlow、MLeap、Oracle Graphpipe、MXnet Model Server等应运而生。这些工具通过简化部署流程、提供预测服务管理和优化模型性能等功能，降低了部署复杂性。 Clipper：由UC Berkeley RISE Lab开发的系统，提供预测服务，通过解耦用户应用与机器学习模型，简化部署流程。Clipper支持容器和微服务技术，使用Redis进行配置管理、Prometheus监控，支持Kubernetes或本地Docker管理容器，支持多种模型部署。 Seldon：专注于基于开源软件的机器学习系统控制，提供在Kubernetes上部署模型的工具。Seldon支持模型、Transformer、Router、Combiner等组件构建运行图，实现AB测试、万单哥源码推荐怎么样模型ensemble等功能。Seldon的图模式极大简化了模型组合和运行时的管理。 使用Seldon部署Scikit-Learn、Spark和TensorFlow生成的模型均能成功。在实际部署过程中，可能会遇到一些问题，如兼容性、资源配置和性能优化等。部署模型时需综合考虑工具特性和实际应用场景需求，选择合适的工具进行模型部署。 本文仅概述了模型部署的基本过程和几种常见工具的使用方法，更多详细信息和最佳实践可通过相关文档和社区资源进行深入学习。后续文章将更深入地探讨机器学习模型部署的高级主题和技术细节。能简述一下穿山甲新发布的AdSpark产品有什么优势吗？
AdSpark是穿山甲全新发布的全域全管的智能投放解决方案。与穿山甲之前的产品相比，AdSpark不仅提供广告监测和数据分析，还提供覆盖投放全流程的自动化执行功能和产品服务。AdSpark产品优势简单概述为三点：
统筹全局。基于穿山甲和巨量引擎的全域海量数据，AdSpark可以帮助开发者打通投变双端，提供全域视野的深度分析洞察。并且AdSpark已对接了当前市面上多个主流投放渠道，既能批量创建计划，又可一站式进行归因监测和投放管理，开发者只需设置好出价和受众，剩下的就可交由AdSpark去进行处理。投放更轻松。AdSpark可覆盖广告投放的前中后全阶段，做到全流程的全自动。在投放前，AdSpark将助力高效管理素材、人群包等多项资产，进行精准归因检测；投放时，AdSpark批量创建广告托管式智能盯盘，帮助实现监测投放情况，自动调优；投放后，AdSpark则会自动回收数据，以ROI为核心，帮助完成买量效果分析。成熟算法模型突破人脑上限。AdSpark基于穿山甲多年的经验积累，拥有成熟的算法模型，提炼了各行业投放策略的最佳实践，可以根据不同的商业目标，推荐合适的策略自动配置，并在配置相应策略后，不断对比设定的商业目标，用模型调优，适配多样性投放需求。总体来说，穿山甲AdSpark几乎可以视为一个全年无休、经验丰富的优化师，帮助解决广告投放中的每一个问题，为广告主的生意激发更多潜能机会。
SQL基础能力：Spark和Hive的区别和差异
在数据处理领域，Spark与Hive常被提及，它们都用于大数据处理，但各自有独特优势。
一、Spark与Hive的区别
Hive基于Hadoop实现，主要用于处理大规模数据，侧重于数据仓库功能。Spark则是一个分布式计算框架，支持多种数据处理场景，包括批处理、流处理、机器学习等，其速度显著高于Hive。
Spark之所以比Hive快，主要得益于其内存计算、任务并行化以及数据局部性优化等技术。Spark能够实现数据在内存中快速流转，减少磁盘I/O操作，提升执行效率。
Hive虽提供了一套SQL接口，但其性能受限于Hadoop的HDFS文件系统，存在延迟较高和资源利用率不高的问题。而Spark通过其内存计算引擎，能够实现数据的快速迭代和计算，大大提高了处理效率。
二、性能优化
在实际应用中，数据倾斜是常见的问题，它会导致某些节点处理大量数据，而其他节点却处理较少，影响整体性能。解决数据倾斜的方法主要从建表阶段、存储阶段和查询阶段入手。
在建表阶段，合理设计表结构和分区策略可以有效减少数据倾斜。比如，使用散列函数进行分区，确保数据均匀分布。
在存储阶段，通过优化数据格式和压缩比例，减少磁盘存储空间，从而降低数据处理的I/O操作，提高效率。
在查询阶段，优化查询语句和使用合适的索引，可以减少不必要的数据扫描和过滤操作，提升查询性能。
三、专家详细通道链接
对于更深入的性能优化技巧和最佳实践，建议参考相关技术论坛、官方文档和专家文章，这些资源能够提供更全面、详细的指导和案例分析，帮助开发者进一步提升Spark与Hive的应用效率。
三星在与Spark的5G网络交易中扩展到新西兰
三星电子今天宣布，已与新西兰 Spark 签署商业协议，将在 年参与建设 Spark 的 5G 网络。
新西兰最大的移动运营商 Spark 一直在与三星合作进行网络创新，从 年的 5G 试验开始。这些试验使用三星的 5G 端到端解决方案在 Spark 实验室测试和验证下一代网络技术的潜力。这些试验还向 Spark 展示了三星 5G 技术的高性能以及它通过更高速度和更低延迟带来的可能性，从而促成了商业协议。
三星网络将为 Spark 提供其最新的 5G 新无线电 (NR) 解决方案，包括具有纤薄设计外形、重量轻、易于安装并在塔顶上节省空间的大规模 MIMO 无线电。这为运营商提供了更灵活、可扩展的 5G 解决方案，部署简单且经济高效，并加速了 5G 商用。自 年 4 月以来，三星的 Massive MIMO 解决方案已通过由韩国所有三个移动运营商牵头的全国推广得到商业验证。该解决方案也将于本月在商业化。
“我们很高兴三星成为我们移动服务的 5G 供应商，他们不仅能够为我们提供大量的全球最佳实践和网络基础设施知识，还能够为我们的客户提供经过验证的沉浸式 5G 体验，” Spark New Zealand 价值管理总经理 Rajesh Singh 说。“我们选择三星的主要原因之一是他们的 5G NR 解决方案可提供增强的网络功能、高质量的连接和最先进的技术。”
三星电子执行副总裁兼网络业务全球销售与营销主管 WooJune Kim 表示：“我们很高兴与 Spark 开始合作，这是将 5G 的力量带到新西兰的一大步。“我们期待着帮助 Spark 开启移动连接的未来，并准备好支持他们将通过我们的下一代网络解决方案为客户提供的新水平的 5G 体验。”
三星网络是首批成功提供从芯片组、无线电和核心到云平台的 5G 端到端解决方案的公司之一，适用于中频 (2.5GHz/3.5GHz) 和毫米波 (GHz/GHz) 频率。该公司一直在支持领先商业市场的 5G 商业服务，包括韩国和美国，目前全球大多数 5G 用户都位于这些市场，并且正在支持的 5G 商业启动。此外，三星正在进一步将其全球足迹迅速扩展到包括加拿大和新西兰在内的新市场。
有什么关于 Spark 的书推荐？
《大数据Spark企业级实战》本书共包括章，每章的主要内容如下。
第一章回答了为什么大型数据处理平台都要选择SPARK。为什么spark如此之快?星火的理论基础是什么?spark如何使用专门的技术堆栈来解决大规模数据处理的需要?第二章回答了如何从头构建Hadoop集群的问题。如何构建基于Hadoop集群的星火集群?如何测试火星的质量?第三章是如何在一个集成开发环境中开发和运行星火计划。如何开发和测试IDA中的spark代码?
在这4章中，RDD、RDD和spark集成战斗用例API的作用类型将用于实际的战斗RDD。
第四章分析了星火独立模式的设计与实现、星火集群模型和星火客户端模式。
第五章首先介绍了spark core，然后通过对源代码的分析，分析了spark的源代码和源代码，仔细分析了spark工作的整个生命周期，最后分享了spark性能优化的内容。这说明了一步一步的火花的特点是使用了大约个实际案例，并分析了spark GraphX的源代码。
第八章，在星火SQL实践编程实践的基础上，详细介绍了星火SQL的内容。第九章讲了从快速启动机器学习前9章,MLlib的分析框架,基于线性回归、聚类,并解决协同过滤算法,源代码分析和案例启示MLlib一步一步,最后由基本MLlib意味着静态和朴素贝叶斯算法,决策树分析和实践,进一步提高的主要引发机器学习技巧。第十章详细描述了分布式存储文件系统、超轻粒子和超轻粒子的设计、实现、部署和使用。第十一章主要介绍了火花流的原理、源代码和实际情况。第十二章介绍了spark多语种编程的特点，并通过实例介绍了spark多语言编程。最后，将一个综合的例子应用到spark多语言编程的实践中。第十三章首先介绍了R语言的基本介绍和实践操作，介绍了使用sparkr和编码的火花，并帮助您快速使用R语言和数据处理能力。在第十四章中，详细介绍了电火花放电的常见问题及其调谐方法。首先介绍了个问题，并对它们的解决方案进行了优化。然后，从内存优化、RDD分区、对象和操作性能优化等方面对常见性能优化问题进行了阐述，最后阐述了火花的最佳实践。附录从spark的角度解释了Scala，并详细解释了Scala函数编程和面向对象编程。