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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...

《Hadoop实战第2版》——2.5节日志分析及几个小技巧

2.5 日志分析及几个小技巧如果大家在安装的时候遇到问题,或者按步骤安装完成却不能运行Hadoop,那么建议仔细查看日志信息。Hadoop记录了详尽的日志信息,日志文件保存在logs文件夹内。无论是启动还是以后会经常用到的MapReduce中的每一个Job,或是HDFS等相关信息,Hadoop均存有日志文件以供分析。例如:NameNode和DataNode的namespaceID不一致,这个错误是很多人在安装时都会遇到的。日志信息为: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs in /root/tmp/dfs/data:namenode namespaceID = 1307672299; datanode namespaceID = 389959598 若HDFS一直没有启动,读者

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