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今天就跟大家聊聊有關Uber回饋開源的軟件有哪些，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
| 當地時間 5 月 10 日上午，出行巨頭 Uber 在紐交所掛牌上市，股票代碼為“UBER”。這可能是 2019 年美股市場規模最大的 IPO。Uber 上市的表現以及公司巨虧的現狀等等跟技術無關的問題交給華爾街的那些專家們去分析。咱們只討論支持 Uber 技術的那些開源軟件 |
AresDB
AresDB 是 Uber 開源的一個基于 GPU 運算的實時分析存儲引擎和查詢引擎。具備低查詢延遲、高數據刷新率和高效內存和磁盤存儲管理。AresDB 要求 CUDA Toolkit 的支持。
Fusion.js
Uber 的 Web 平臺團隊開發 Fusion.js，一個開源的 Web 框架，用于簡化 Web 開發，并構建出高性能的輕量級 Web 應用程序。
Petastorm
Petastorm 是由 Uber ATG (Advanced Technologies Group) 開發的開源數據訪問庫。這個庫可以直接基于數 TB Parquet 格式的數據集進行單機或分布式訓練和深度學習模型評估。
M3
M3 是 Uber 開源的一個基于分布式時序數據庫 M3DB 構建的度量平臺，可每秒聚合 5 億個指標，并且以每秒 2000 萬筆的速度持續存儲這些結果。
Uber JVM Profiler
JVM Profiler 是 Uber Engineering 團隊開源的一個分布式探查器，用于收集性能和資源使用率指標為進一步分析提供服務。
RIBs
RIBs 是 Router、Interactor 和 Builder 的簡稱，是 Uber 許多移動端應用背后的跨平臺架構。
AthenaX
AthenaX 是 Uber 的內部流分析平臺，同時支持著 Uber 的技術與非技術客戶，確保其能夠利用結構化查詢語言（簡稱 SQL）運行全面的生產級流分析任務。
Jaeger
Jaeger 是 Uber 的分布式跟蹤系統，Jaeger 客戶端庫中的輪詢功能旨在解決這些問題。通過將關于適當采樣策略的決定移動到跟蹤后端，我們免除服務開發人員猜測適當的采樣率。
Chaperone
作為 Kafka 審計系統，Chaperone 監控數據流的完整性和延遲。審計指標持久存儲在數據庫中，供 Kafka 用戶量化其主題的損失。
Ludwig
這是一款基于 Google TensorFlow 框架上的開源工具箱。藉由 Ludwig，用戶無需再編寫任何代碼即可進行深度學習的開發。
Hudi
Hudi 旨在解決 Uber 大數據生態系統中需要插入更新及增量消費原語的攝取管道和 ETL 管道的低效問題
看完上述內容，你們對Uber回饋開源的軟件有哪些有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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