1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大.训练数据大(单机存不下).模型规模大的问题,对此分布式机器学习是一个很好的解决方案. 1)对于计算量大的问题,分布式多机并行运算可以基本解决.不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算(如OpenMP)以及CPU-GPU计算架构做区分,这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行). 2)对于训练数据大的问题,需要将数据进行划分并分配到多个工作节点(Worker)上进行训练,这种技巧一般被称为数据并行.每个工作节点会根据局部数据训练出

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 文章索引::"机器学习方法","深度学习方法","三十分钟理解"原创系列 2017年3 月,谷歌大脑负责人 Jeff Dean 在 UCSB 做了一场题为<通过大规模深度学习构建智能系统>的演讲[9].Jeff Dean 在演讲中提到,当前的做法是: 解决方案 = 机

       原文连接:MxNet和Caffe之间有什么优缺点一.前言: Minerva: 高效灵活的并行深度学习引擎 不同于cxxnet追求极致速度和易用性,Minerva则提供了一个高效灵活的平台让开发者快速实现一个高度定制化的深度神经网络. Minerva在系统设计上使用分层的设计原则,将"算的快"这一对于系统底层的需求和"好用"这一对于系统接口的需求隔离开来,如图3所示.在接口上,我们提供类似numpy的用户接口,力图做到友好并且能充分利用Python和nu

计算机科学一大定律:许多看似过时的东西可能过一段时间又会以新的形式再次回归. 1 模型平均方法(MA) 1.1 算法描述与实现 我们在博客<分布式机器学习:同步并行SGD算法的实现与复杂度分析(PySpark)>中介绍的SSGD算法由于通信比较频繁,在通信与计算比较大时(不同节点位于不同的地理位置),难以取得理想的加速效果.接下来我们介绍一种通信频率比较低的同步算法--模型平均方法(Model Average, MA)[1].在MA算法中,每个工作节点会根据本地数据对本地模型进行多轮的迭代更新

开篇:在本笔记系列的第一篇中,我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群.现在,我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中,如何动态(不关机且正在运行的情况下)地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点. 一.实验环境结构 本次试验,我们构建的集群是一个主节点,三个从节点的结构,其中三个从节点的性能配置各不相同,这里我们主要在虚拟机中的内存设置这三个从节点分别为:512MB.512MB与256MB.首先,我们暂时只设置两个从节点,另外一个作为动态添加节点的时候使用.主节点与

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and

Angel是腾讯开源的一个分布式机器学习框架.是一个PS模式的分布式机器学习框架. https://github.com/Angel-ML/angel   这是github地址. 我了解的分布式机器学习概述: 对于分布式机器学习,有些简单的了解,听过一些概念.最近正在看<分布式机器学习 算法.理论与实践>这本书,我觉得这本书很不错.一下内容也是我的一个读书总结. 分布式机器学习分为 数据和模型划分模块,单机优化模块,通信模块,数据和模型的聚合模块. 分布式机器学习从并行方式来说分为数据并行和模

引子 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久没写博客,记得有一次看Ng大神的訪谈录,假设每周读三篇论文,那么经年以后,必定成为对某个领域非常熟悉的人. 可惜,在忙忙碌碌中,我居然做不到这一点. 可是,我眼下的打算是尽心尽力的去做,哪怕一周仅仅读一篇呢. 胡适先生曾说过:"怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜".然而.这当中的差别在于,我还没有达到追求真理的高度,我就是想看看这个技术是咋子回事

1. 梯度计算式导出 我们在博客<统计学习:逻辑回归与交叉熵损失(Pytorch实现)>中提到,设\(w\)为权值(最后一维为偏置),样本总数为\(N\),\(\{(x_i, y_i)\}_{i=1}^N\)为训练样本集.样本维度为\(D\),\(x_i\in \mathbb{R}^{D+1}\)(最后一维扩充),\(y_i\in\{0, 1\}\).则逻辑回归的损失函数为: \[\mathcal{l}(w) = \sum_{i=1}^{N}\left[y_{i} \log \pi_{w}\l

需求场景:原有的pxc环境数据量已经比较大,新买的服务器要加入此集群中,如何让其用IST的方式传输,而不是SST. PXC传输数据有两种方式: IST: Incremental State Transfer 增量同步    SST:State Snapshot Transfer 全量同步 IST 发生的条件:This is done using caching mechanism on nodes (即只发生在之前集群里的节点数据还有在缓存中) 判断方法: mysql> show global

在一套两节点的rac上增加一个新的节点,详细的操作记录如下:   已有节点RAC1,RAC2 一,环境及版本: 公司环境:Vmware Esxi 5.5  操作系统:Redhat 5.8 x86_64 数据库版本:oracle 11g release 2 11.2.0.1   二,安装操作系统 1.准备一套全新的操作系统   三,挂载共享存储   四,安装前准备   1.一些参数文件的配置 /etc/hosts   --- 三个节点一致 # Do not remove the following

使用percona xtradb cluster的IST(Incremental State Transfer)特性添加新节点,防止新节点加入时使用SST(State SnapShop Transfer)传输全量数据   环境:两台虚拟机 192.168.0.48 node1 192.168.0.49 新加入节点 注意事项:测试环境建议关掉iptables,selinux     1.两个节点都先下载并安装好xtrabackup shell > rpm -ivh http://dl.fedora

1.在新节点中进行操作系统配置,包括主机名.网络.防火墙和无密码登录等. 2.在所有节点/etc/host文件中添加新节点 3.把namenode的有关配置文件复制到该节点 4.修改master节点slaves文件,增加改节点 5.单独启动该节点上的datanode和nodemanager $hadoop-daemon.sh start datanode(在新增加节点启动 datanode) $yarn-daemon.sh start nodemanager 运行start-balancer.s

hbase伪分布式安装(单节点安装) http://hbase.apache.org/book.html#quickstart   1.    前提配置好java,环境java变量     上传jdk1.7     rpm  -ivh  jdk 2.    上传hbase的压缩包,解压,配置hbase环境变量,修改配置文件(hbase-env.sh, hbase-site.xml)    2.1 解压    2.2 配置hbase环境变量 mv  hbase  /home cd  hbase/b

hadoop集群支持动态扩展,不需要停止原有集群节点就可以实现新节点的加入. 我是使用docker搭建的进群环境,制作了镜像文件,这里以我的工作基础为例子介绍集群中添加集群的方法 一.制作一个新节点 1.为新节点搭建hadoop环境 如果是一般情况下,将一个新物理机添加到集群中,参照集群中其他节点,在新机器上安装与集群中其他节点相同版本的jdk.hadoop等必要程序,安装路径最好一致,这样比较容易管理.这里我使用docker搭建的环境,所以只需要启动一个容器即可. 2.修改新节点主机名映射 v

先拉数据,再启用节点,可以避免SST 拉数据 [root@pxc_node1_172.16.11.132 ~]# /usr/bin/innobackupex --defaults-file=/etc/my.cnf --user=root --password=*** --galera-info --stream=xbstream --compress --compress-threads=8 --parallel=4 . | ssh -p 22 -o StrictHostKeyChecking=

Hadoop-HBASE 热添加新节点 环境:192.168.137.101 hd1192.168.137.102 hd2192.168.137.103 hd3192.168.137.104 hd4四节点hadoop和hbase 1.设置hostnamevi /etc/sysconfig/networkhostname hd5设置完毕后需要退出重新登录下方可生效查看防火墙状态:service iptables status停用防火墙:service iptables stop 2.hd5中修改/

[转]https://blog.csdn.net/shiyu1157758655/article/details/60877076 前期准备: 操作系统设置OS版本必须相同,检查内核参数,系统内存.CPU.文件系统大小.swap空间等.创建必要的用户及组用户及用户组UID及GID必须跟其他节点相同,同时对这些用户环境变量进行设置.网络配置网络规划,Public及private网络名称必须相同.共享存储配置对于共享存储,必须保证在新的节点上是可以访问的,而且对软件安装者必须有读写权限.创建相关目录

上一篇文章,把节点删除了.这次新增加一个节点 .新增加的节点是host03.如下: #Public IP192.168.16.45 racdb1192.168.16.46 racdb2192.168.16.47 racdb3 #Private IP10.10.16.45 racdb1-priv10.10.16.46 racdb2-priv10.10.16.47 racdb3-priv #Virtual IP192.168.16.55 racdb1-vip192.168.16.56 racdb2-

0.说明 Hadoop集群已经运行正常,现在新买了一些机子,要加入到集群里面增加新的节点.以下就是增加的过程. 1.配置运行环境 安装与master和其他slave相同的java环境,jdk版本要相同.具体安装过程这里不再赘述. 修改新节点的ip和主机名对应关系,修改/etc/hosts配置文件,定义ip与hostname的映射. 关闭新节点防火墙,因为Hadoop集群是在内网环境运行,可以关闭防火墙. 配置新节点ssh免密码登录,使得master可以免密码登录到新节点主机.过程这里不再赘述.