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Machine learning on Hadoop
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| − | *[[H2O]] | + | *[[H2O]] [https://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-ueno/6/docs-website/h2o-docs/hadoop.html H2O on Hadoop] |
*[[Keras]] | *[[Keras]] | ||
*雅虎[https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark CaffeOnSpark]将深度学习带入Hadoop和Spark集群，[http://www.infoq.com/cn/news/2015/10/Hadoop-Caffe-Spark 雅虎如何在Hadoop集群上实现大规模分布式深度学习]。 | *雅虎[https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark CaffeOnSpark]将深度学习带入Hadoop和Spark集群，[http://www.infoq.com/cn/news/2015/10/Hadoop-Caffe-Spark 雅虎如何在Hadoop集群上实现大规模分布式深度学习]。 | ||
*[[DMP on HDP]] | *[[DMP on HDP]] | ||
| + | *[[OpenAds]]和[[灰狐推荐]] | ||
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==图集== | ==图集== | ||
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image:Distributed-Deep-Learning-on-Hadoop.png|基于Hadoop的深度学习 | image:Distributed-Deep-Learning-on-Hadoop.png|基于Hadoop的深度学习 | ||
| + | image:machine-learning-applied-to-big-data.jpg|机器学习应用于大数据 | ||
| + | image:Baidu-spark-one.png|基于Spark的深度学习 | ||
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==链接== | ==链接== | ||
| + | *[https://zh.hortonworks.com/blog/gpus-support-in-apache-hadoop-3-1-yarn-hdp-3/ First Class GPUs support in Apache Hadoop 3.1, YARN & HDP 3.0] | ||
*[http://blog.cloudera.com/blog/2017/06/deep-learning-on-apache-spark-and-hadoop-with-deeplearning4j/ Deep learning on Apache Spark and Apache Hadoop with Deeplearning4j] | *[http://blog.cloudera.com/blog/2017/06/deep-learning-on-apache-spark-and-hadoop-with-deeplearning4j/ Deep learning on Apache Spark and Apache Hadoop with Deeplearning4j] | ||
*[http://yahoohadoop.tumblr.com/ Hadoop at Yahoo] | *[http://yahoohadoop.tumblr.com/ Hadoop at Yahoo] | ||
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*[http://blog.cloudera.com/blog/2017/04/bigdl-on-cdh-and-cloudera-data-science-workbench/ BigDL: Distributed Deep Learning Library for Apache Spark] | *[http://blog.cloudera.com/blog/2017/04/bigdl-on-cdh-and-cloudera-data-science-workbench/ BigDL: Distributed Deep Learning Library for Apache Spark] | ||
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2018年11月9日 (五) 03:33的最后版本
Machine learning & Deep learning on Apache Hadoop
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[编辑] 简介
这里主要在Hortonworks (HDP & HDF & HCP) 上进行机器学习和深度学习。
在 HDP 上开发、部署、运营机器学习 & 深度学习软件基础设施，覆盖 Deep learning on hadoop, Deep learning on spark 等领域。
[编辑] 好处
在HDP(Hadoop)上进行深度学习主要有以下好处：
- 深度学习直接在Hadoop集群上执行，可以避免数据在Hadoop集群和单独的深度学习集群之间移动；
- 同Hadoop数据处理和Spark机器学习管道一样，深度学习也可以定义为Apache Oozie工作流中的一个步骤；
- YARN可以与深度学习很好地协同，深度学习的多个实验可以在单个集群上同时进行。与传统方法相比，这使得深度学习极其高效。
[编辑] 指南
[编辑] 项目
- BigDL
- Apache SINGA
- deeplearning4j
- H2O H2O on Hadoop
- Keras
- 雅虎CaffeOnSpark将深度学习带入Hadoop和Spark集群，雅虎如何在Hadoop集群上实现大规模分布式深度学习。
- DMP on HDP
- OpenAds和灰狐推荐
[编辑] 文档
- Deep Learning on HDP
- Machine Learning with Apache Spark
- NLP Structured Data Investigation on Non-Text
- Real Time Processing with Hadoop
- Operational Best Practices Workshop
- Perfect Together Spark + Hadoop
[编辑] 图集
GPU on YARN
基于Hadoop的深度学习
机器学习应用于大数据
基于Spark的深度学习
[编辑] 链接
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