十分钟了解分布式计算:Google Dataflow

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十分钟了解分布式计算:Google Dataflow

介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的,MillWheel也提供Java/C++的API). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的产品…

十分钟了解分布式计算:GraphX

GraphX原型论文 GraphX是Spark中用于图(e.g., Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g., PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化,跟其他分布式图计算框架相比,GraphX最大的贡献是,在Spark之上提供一栈式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业. GraphX最先是…

十分钟了解分布式计算:Spark

Spark是一个通用的分布式内存计算框架,本文主要研讨Spark的核心数据结构RDD的设计思路,及其在内存上的容错.内容基于论文 Zaharia, Matei, et al. "Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing" Proceedings of the 9th USENIX conference on Networked Systems…

十分钟了解分布式计算:Petuum

Petuum是一个机器学习专用分布式计算框架,本文介绍其架构,并基于文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server,NIPS 2013 重点探讨其核心内容SSP协议. 主要思想 Parameter server提供了一个易于读写Global模型参数的接口,而SSP协议允许distributed workers读写本地缓存中stale版本的参数(而不是每次都花大量时间时间等待cen…

十分钟了解分布式计算:GraphLab

GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架,由CMU在2009年开始的一个C++项目,这里的内容是基于论文 Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" Proceedings of the VLDB Endowment 5.8 (2012)[ppt] 后续会介绍GraphLab加强版PowerGraph (v. 2.2)的内…

Google Dataflow

十分钟了解分布式计算:Google Dataflow 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的…

花十分钟，让你变成AI产品经理

花十分钟,让你变成AI产品经理 https://www.jianshu.com/p/eba6a1ca98a4 先说一下你阅读本文可以得到什么.你能得到AI的理论知识框架:你能学习到如何成为一个AI产品经理并且了解到AI产品经理如何在工作中发挥作用,以及AI产品经理需要从哪些方面锻炼能力.最重要的是,通过本文,一切都特别快(手打滑稽). PS:目前只针对弱人工智能(我喜欢简称,此处我们简称为“弱智”)进行学习. 首先我们必须要掌握的是AI的专业知识框架,然后了解AI的市场情况,最后要明白AI产品经…