Запитання з тегом «distributed»

З Hadoop 2.0 та Пряжею Hadoop нібито вже не пов'язаний лише рішеннями, що зменшують карту. З таким просуванням, які випадки використання для Apache Spark проти Hadoop враховують як сидіти на вершині HDFS? Я читав вступну документацію для Spark, але мені цікаво, якщо хтось зіткнувся з проблемою, яка була більш ефективною …

30 apache-hadoop  distributed  knowledge-base 

Я маю велику розріджену матрицю користувачів та елементів, які їм подобаються (порядку 1М користувачів та 100К елементів, із дуже низьким рівнем розрідженості). Я вивчаю способи, за допомогою яких я міг би здійснювати пошук kNN на ньому. Враховуючи розмір мого набору даних та деякі початкові тести, які я виконував, я припускаю, …

17 machine-learning  distributed  map-reduce  dimensionality-reduction 

Яка різниця (і) між паралельними та розподіленими обчисленнями? Що стосується масштабованості та ефективності, то дуже часто бачити рішення, що стосуються обчислень, в кластерах машин, а іноді це називають паралельною обробкою або як розподіленою обробкою. Певним чином, обчислення, здається, завжди паралельні, оскільки існують речі, що працюють одночасно. Але чи розподілені обчислення …

15 definitions  parallel  distributed 

Я намагаюся зрозуміти, як всі компоненти "великих даних" грають разом у реальному випадку використання, наприклад, hadoop, monogodb / nosql, storm, kafka, ... Я знаю, що це досить широкий спектр інструментів, які використовуються для різних типів, але я хотів би дізнатися більше про їх взаємодію в додатках, наприклад, мислення машинного навчання …

14 machine-learning  bigdata  efficiency  scalability  distributed 

Чи може хтось люб’язно розказати мені про компроміси, які брали участь у виборі між Storm та MapReduce у кластері Hadoop для обробки даних? Звичайно, окрім очевидного, що Hadoop (обробка через MapReduce в кладоні Hadoop) є системою пакетної обробки, а Storm - системою обробки в режимі реального часу. Я трохи працював …

12 bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed 

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито 5 років тому . Здається, що більшість мов мають деяку кількість бібліотек наукових обчислень. Python має Scipy Rust …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Я перевірити XGBoost документацію і це зазначено , що XGBoost є оптимізованою розподіленої градієнт підвищення бібліотеки. Що розуміється під розподілом? Гарного дня

9 xgboost  distributed  boosting