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查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下： 通过分布式内存计算和DAG（无回路有向图）执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口（Scala/Java/Python），并且提供几十种高度来自：专题来自：百科
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发挥了主要的模型执行作用。 离线模型加载流程如图所示 首先，流程编排器作为应用与软件栈的交互入口，为推理任务的执行流程提供了管理能力，将整个离线模型需要完成的流程划分成各个执行阶段的引擎，并且调用模型管家的加载接口进行设备端的流程初始化和离线模型加载。接着启动离线模型执行器进行离来自：百科![]()
出原始模型的网络结构、权重参数，再通过图的表示法，由统一的中间图（IR Graph）来重新定义网络结构。中间图由计算节点和数据节点构成，计算节点有不同功能的TBE算子组成，而数据节点专门接收不同的张量数据，为整个网络提供计算需要的各种输入数据。这个中间图是由计算图和权值构成，涵盖来自：百科![]()
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实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大，夜间批计算时间窗可能不够3.数据源一旦变化，适配工作量巨大。 二、一种改良的大数据平台架构Kappa来自：百科![]()
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