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Machine learning on Hadoop
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2018年11月9日 (五) 03:25的版本
Machine learning & Deep learning on Apache Hadoop
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简介
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、运营深度学习软件基础设施，覆盖 Deep learning on hadoop, Deep learning on spark 等领域。
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。
指南
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
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
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
链接
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