分布式機器學習
dask是乙個資料分析的平行計算的框架。
pip安裝
pip install 「dask[compete]」 # install everything
pip install dask # install only core
cluster 部署
# 安裝dask 1.2.2
conda install dask==1.2.2 或者 pip install dask[complete]
==1.2.2
# 啟動scheduler程序，並掛後台
nohup dask-scheduler --host 172.16.36.20 &
# 啟動worker程序，指定scheduler的位址是203，埠是8786，**中提交的埠也是8786,並掛後台
nohup dask-worker --name work-01 172.16.36.20:8786 &
# 關閉防火牆就可以通過8787埠檢視集群狀態
sudo systemctl status firewalld # 檢視防火牆狀態，加d是服務
sudo systemctl stop firewalld # 關閉防火牆
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv(..
.)df.x.
sum(
).compute(
)# this uses the single-machine scheduler by default
分為兩類：
分布式機器學習第3章 分布式機器學習框架
q 需要使用到分布式機器學習有哪三種情形？q 對於計算量太大時的分布式機器學習解決辦法 q 對於訓練資料太多時的分布式機器學習解決辦法 q 對於模型規模太大時的分布式機器學習解決辦法 q 目前分布式機器學習領域的主要矛盾是？q 分布式機器學習的主要組成模組有哪四個？q 分布式機器學習的資料劃分中，對...
使用python的dask搭建分布式集群
優勢 dask內部自動實現了分布式排程 無需使用者自行編寫複雜的排程邏輯和程式 通過呼叫簡單的方法就可以進行分布式計算 並支援部分模型的並行化處理 內部實現的分布式演算法 xgboost lr sklearn的部分方法等 用一句話說 dask就是python版本的spark,是乙個用python 語...
分布式機器學習主要筆記
mahout是hadoop的乙個機器學習庫，主要的程式設計模型是mapreduce 每個企業的資料都是多樣的和特別針對他們需求的。然而,在對那些資料的分析種類上卻沒多少多樣性。mahout專案是實施普通分析計算的乙個hadoop庫。用例包括使用者協同過濾 使用者建議 聚類和分類。mllib 執行在s...