Machine learning — множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Что такое Machine Learning Общий термин «Machine Learning» или «машинное обучение» обозначает множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных [1]. Решение вычисляется не по четкой формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного набора признаков и их значений. Например, если каждый день в течении недели земля покрыта снегом и температура воздуха существенно ниже нуля, то вероятнее всего, наступила зима. Поэтому машинное обучение применяется для диагностики, прогнозирования, распознавания и принятия решений в различных прикладных сферах: от медицины Далее …
MapR Convergent Data Platform (MapRCDP) — дистрибутив Apache Hadoop с набором программ, библиотек и утилит Apache Software Foundation, а также средств собственной разработки американской компании MapR для больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) [1]. Существует три версии MapRCDP: Community Edition (M3) — бесплатная версия сообщества; Enterprise Edition (M5) — обеспечивает высокую доступность и защиту данных, включая мультиузловый NFS; Enterprise Database Edition (M7) – включает данные структурированных таблиц изначально на уровне хранилища и предоставляет гибкую базу данных NoSQL. MapRCDP может быть установлен на многих версиях Red Hat Enterprise Linux, CentOS, Ubuntu, Oracle Linux и SUSE. Состав и архитектура MapR Как и другие популярные дистрибутивы Hadoop (Cloudera, HortonWorks, ArenaData), кроме его основных модулей, MapR содержит дополнительные продукты для работы Далее …
MapReduce – это модель распределённых вычислений от компании Google, используемая в технологиях Big Data для параллельных вычислений над очень большими (до нескольких петабайт) наборами данных в компьютерных кластерах, и фреймворк для вычисления распределенных задач на узлах (node) кластера [1]. Назначение и области применения MapReduce можно по праву назвать главной технологией Big Data, т.к. она изначально ориентирована на параллельные вычисления в распределенных кластерах. Суть MapReduce состоит в разделении информационного массива на части, параллельной обработки каждой части на отдельном узле и финального объединения всех результатов. Программы, использующие MapReduce, автоматически распараллеливаются и исполняются на распределенных узлах кластера, при этом исполнительная система сама заботится о деталях реализации (разбиение входных данных на части, разделение задач по узлам кластера, обработка сбоев и сообщение между распределенными компьютерами). Далее …
