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    A:知識工廠分兩部分:即產出的產品,以及產出產品的過程。知識工廠有數據分析的平臺,可以將海量的數據進行分析比對,按要求進行提取、查、分析等操作。AI通過學習衍生出更多功能的應用為企業(yè)提供服務,如輿情分析,智能推薦、文章查、文章撰寫、郵件分類等。 8、Q:竹間智能在AI產業(yè)競爭中,是如何保證自己的優(yōu)勢?
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    由于數據表文件是以HDFS Block方式存放在物理文件系統(tǒng)中,如果能把兩個需要Join的文件數據塊按Join Key分區(qū)后,一一對應地放在同一臺機器上,則在Join計算的Reduce過程中無需傳遞數據,直接在節(jié)點本地Map Join后就能得到結果,性能顯著提升。 HDFS數據
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    四、以模型驅動的IoTA架構 云邊協(xié)同,模型驅動的分析架構: 1.貫穿整體業(yè)務始終的數據模型,一致體驗,ETL化 2.邊緣計算SDK,邊緣側可部署數據分析邏輯,增強時效性 關鍵問題: 1.期望構建標準化的數據模型,達到ETL化的效果,可能需要較長時間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構下分析結果可能不一。
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    Loader作業(yè)提交引擎,支持將作業(yè)提交給MapReduce執(zhí)行。 Job Manager: 管理Loader作業(yè),包括創(chuàng)建作業(yè)、查詢作業(yè)、更新作業(yè)、刪除作業(yè)、激活作業(yè)、激活作業(yè)、啟動作業(yè)、停止作業(yè)。 Metadata Repository: 元數據倉庫,存儲和管理Loader的連接器、轉換步驟、作業(yè)等數據。 HA
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    Sink三個模塊組成,其中Source負責接收數據,Channel負責數據的傳輸,Sink則負責數據向下一端的發(fā)送。 Source Source負責接收數據或通過特殊機制產生數據,并將數據批量放到一個或多個Channel。主要有數據驅動和輪詢兩種,且必須至少和一個Channel關聯(lián),典型類型如下:
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