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Arimo利用Alluxio的内存能力提升深度学习模型的结果效率(Time-to-Result)

深度学习算法通常被一些具体应用所采用,其中比较显著的应用领域包括计算机视觉、机器翻译、文本挖掘、欺诈检测等。深度学习的方法在大模型加大数据的场景下效果显著。与此同时,被设计用来处理大数据的分布式计算平台(如Spark)也日益应用广泛。因此,通过在Spark平台上开发深度学习计算框架,深度学习的应用领域可以变得更加广泛,企业完全可以在已有的Spark基础设施上使用深度学习。 1.利用Alluxio协处理器进行基于Spark的分布式深度学习 在2015 Strata + Hadoop World NYC上,我们发布了有史以来第一个可扩展的、基于Spark和Alluxio的分布式深度学习框架,我们把它称为Alluxio协处理器(Co-Processor on Alluxio(“Co-Proccessor”))。它包含了前馈神经网络,卷积神经网络(CNN)以及循环神经网络(RNN)的实现。协处理器为Alluxio增加了一定的计算功能。具体来说,其运行一个本地进程监控衍生的目录并且收集它们。该设计思路是不仅将Alluxio用作Spark的workers之间的常用存储层,还将其用作一个模型更新者以...

使用Alluxio提升HDFS集群的性能和SLA稳定性

1.介绍 Alluxio是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统。它为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁,统一了数据访问的方式,使得数据的访问速度能比现有常规方案高出几个数量级。Hadoop Distributed File System(HDFS)是一个用来存储大规模数据的分布式存储系统。HDFS推广了计算向数据迁移的模式,以及计算和存储共同部署的存储架构。 在这篇文章中,我们重点介绍Alluxio可以给与HDFS共同部署的计算集群的两大好处。 性能的高可预测性使得SLA(service-level agreement服务级别协议)很容易满足例:作业运行时间的变化范围从100秒以上缩短至2秒 高达10倍的性能提升 我们使用Spark2.0来完成计算作业,并对比2种软件栈下作业的执行性能。第一种软件栈是将Spark作业直接运行在HDFS的数据上,另一种是将Spark作业运行在使用HDFS作为底层存储系统的Alluxio的数据上。 2.为什么使用Alluxio 在一个共享的计算集群中,用户在一段时间内经常会在类似的数据集上运行计算任务。例如,许多数据科学家可能会想尝试从前一周收...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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