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Spark on Angel:Spark机器学习的核心加速器

Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供高性能的分布式数据处理运算能力。 然而在机器学习领域,RDD的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新。RDD凭借着逻辑上不落地的内存计算特性,可以很好的解决迭代的问题,然而RDD的不可变性,却非常不适合参数反复多次更新的需求。这本质上的不匹配性,导致了Spark的MLlib库,发展一直非常缓慢,从2015年开始就没有实质性的创新,性能也不好。 为此,Angel在设计生态圈的时候,优先考虑了Spark。在V1.0.0推出的时候,就已经具备了Spark on Angel的功能,基于Angel为Spark加上了PS功能,在不变中加入了变化的因素,可谓如虎添翼。 我们将以L-BFGS为例,来分析Spark在机器学习算法的实现上的问题,以及Spark on Angel是如何解决Spark在机器学习任务中的遇到的瓶颈,让Spark的机器学习更加强大。 1. L-BFGS算法说明 L-BFGS...

Teradata整合旗下数据仓库产品和大数据设备

ZDNet至顶网软件频道消息:Teradata正在扩充其数据仓库和分析产品的用途,做法是在逻辑上将多个数据库合并在一起,以此将数据海洋和数据仓库结合在一起。 这是Teradata统一数据架构总图 Teradata是业界领先的数据仓库供应商,该公司正在将旗下的产品和更新的大数据/Hadoop设备整合在一起,让该公司的数据/商业智能的用户能够在数据的海洋中畅游,并用这种方式实现公司业务的增长。 公司的成长幅度已经不那么明显了,但得益于大数据的大热,公司仍在增长: 2015年第一季度情况还需等待 QueryGrid Teradata的自助服务QueryGrid可以跨越多个分析引擎和数据库进行查询。它增加了QueryGrid连接器: Teradata-to-MapR 针对Hadoop 的Teradata-to-Cloudera Distribution 针对Hadoop 的Aster-to-Cloudera Distribution Teradata-to-Teradata的可用性 增强现有的Teradata-to-Hortonworks数据平台 这意味着用户可以使用单一查询语言进行更多的...

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