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一个伟大愿景:让深度学习更简单

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 当15年前推出MapReduce时,它展示了整个世界对于未来的不屑一瞥。硅谷科技公司的工程师第一次可以分析整个互联网。然而,MapReduce提供了非常低级API,结果使这个“超级力量”成为了奢侈品,只有极少数的高学历的,有很多资源的工程师才可以使用它。 今天,深度学习已经达到了“MapReduce”当时的地位:它已经显示出了很大潜力,它是人工智能的“超级力量”。它的力量在过去的几年创造的价值很让人吃惊,例如:自动驾驶汽车和AlphaGo这些都被认为是奇迹。 然而,今天利用深度学习的超级力量与过去的大数据一样具有挑战性。深度学习框架由于低级API而具有陡峭的“学习曲线”;扩展分布式硬件需要大量的人工工作;即使是大量的时间和资源的结合,深度学习实现成功也需要繁琐的工作和实验参数。因此深度学习也通常被称为“黑魔法”。 七年前,我们开始了一个Spark项目,其目标是通过提供高级API和统一的引擎来实现机器学习,ETL,流式传输和交互式SQL,从而实现“大众化”大数据的“超级力量”的目标。今天,Apache Spar...

[Spark]Spark RDD 指南四 RDD操作

Spark2.3.0版本:Spark2.3.0 RDD操作 RDD支持两种类型的操作: 转移(transformations):从现有数据集创建一个新数据集 动作(actions):在数据集上进行计算后将值返回给驱动程序 例如,map是一个转移操作,传递给每个数据集元素一个函数并返回一个新RDD表示返回结果。 另一方面,reduce是一个动作操作,使用一些函数聚合RDD的所有元素并将最终结果返回给驱动程序(尽管还有一个并行的reduceByKey返回分布式数据集)。 在 Spark 中,所有的转换操作(transformations)都是惰性(lazy)的,它们不会马上计算它们的结果。相反的,它们仅仅记录转换操作是应用到哪些基础数据集(例如一个文件)上的(remember the transformations applied to some base dataset )。只有当动作(action)操作 需要返回一个结果给驱动程序的时候, 转换操作才开始计算。 这个设计能够让 Spark 运行得更加高效。例如,我们可以知道:通过 map 创建的新数据集将在 reduce 中使用,并且仅...

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