开源大数据周刊-第70期

资讯：

• 推进云基础设施创新，英特尔与阿里云的“软硬合唱”
  对于一家云服务厂商来讲，实现软件、服务与硬件基础设施的完美整合，是在激烈市场竞争中的关键点。

• 微软开源用于Spark的深度学习库MMLSpark
  微软开源了MMLSpark，用于Apache Spark的的深度学习库。MMLSpark能够与微软认知工具包和OpenCV完美整合。微软发现，虽然SparkML能够创建可扩展的机器学习平台，绝大多数开发者的精力都耗在了调用底层API上。MMLSpark 旨在简化 PySpark 中的重复性工做。

• CRI-O 1.0 正式发布
  CRI-O让你能够直接从Kubernetes来运行容器，无需任何没必要要的代码或工具。只要容器符合OCI，CRI-O就能够运行它，摈弃了非必要的工具，让容器一心处理它最擅长的方面：运行下一代云原生应用程序。

技术

• 利用已有的大数据技术，如何构建机器学习平台
  技术人须要学习成本，企业项目开发也要考虑新技术采纳时间。有什么办法能在企业已有的大数据平台经验基础上进行AI开发？同程利用Spark对机器学习平台的思考和实现过程值得借鉴。

• 阿里RocketMQ是怎样孵化成Apache顶级项目的？
  9月25日，Apache软件基金会官方宣布，阿里巴巴捐赠给Apache社区的开源项目RocketMQ从Apache社区正式毕业，成为Apache顶级项目（TLP）。

• Hadoop时代的维度建模和Kimball数据集市
  维度建模是数据建模的一种特殊方法。维度建模有两个同义词，数据集市和星型结构。星型结构是为了更好地进行数据分析，参考下面图示的维度模型，能够有一个很直观的理解。经过它能够当即知道如何经过客户、产品、时间对订单进行分割，如何经过度量的汇集和比较对订单业务过程进行绩效评估。

• Hadoop技术之Hadoop HA机制学习
  关于Hadoop HA的资料多集中于怎么搭建HA，对于HA为何要这么作描述甚少，因此本文对于HA是如何搭建的暂不介绍，主要是介绍HA是怎么运做，QJM又是怎么发挥功效的。

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