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你想知道的关于Hadoop数据资源池的一切

随着Hadoop数据资源池的概念进入主流IT,越来越多的企业开始试水Hadoop。但很多只是将一部分数据池化,还没有开发出成熟的Hadoop环境。 数据资源池使用基于开源Hadoop框架和商业硬件,以池化资源的形式处理、存储和管理大数据,尤其是支持分析应用。支持者认为数据池架构提供了一个更便宜的替代传统数据仓库的选项,能够处理结构化、半结构化以及非结构化数据。不过,数据资源池的概念还相对较新,带来利益的同时也隐藏着陷阱。关注BI和大数据的咨询公司Eckerson 集团首席咨询师Wayne Eckerson表示:“在过去七年里,Hadoop取得了长足的进步,但它仍有很长的路要求。” 在接受TechTarget采访时,Eckerson讲述了他个人对于数据资源池的理解,以及可能影响该进程的阻力。对于公司是否适合采用Hadoop资源池的问题,他也给出了建议。 TechTarget:从您接触到的公司来看,Hadoop资源池到底有多流行? Wayne Eckerson:很 多公司已经或打算使用Hadoop.只有当你把所有数据都放入Hadoop集群的时候,数据资源池才是真实的。公司当然对它有兴趣,尤...

我与分布式机器学习的故事

一、前言 从毕业加入Google 开始做分布式机器学习,到后来转战腾讯广告业务,至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是:虽然在验证一个新的并 行算法的正确性的时候,我们可以利用现有框架,尽量快速实现,但是任何一个有价值的机器学习思路,都值得拥有自己独特的架构。所以重点在有一个分布式操作 系统,方便大家开发自己需要的架构(框架),来支持相应的算法。如果你关注大数据,听完我说的故事,应该会有感触。 大数据带来的新机遇 起源 分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前,有很多研究工作为了让机器学习算法更快,而利多多个处理器。这类工作通常称为“并行计 算”或者“并行机器学习”,其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务,分配到多个处理器上做计算。分布式计算或者分布式机器学习除了要把计算任务分布到 多个处理器上,更重要的是把数据(包括训练数据以及中间结果)分布开来。因为在大数据时代,一台机器的硬盘往往装不下全部数据,或者即使装下了,也会受限 于机器的I/O通道的带宽,以至于访问速度很慢。为了更大的存储容量、吞吐量以及容错能力,我们都希望把数据分布...

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