【Hadoop Summit Tokyo 2016】Spark上可扩展的深度学习

简介: 本讲义出自Matthias Langer、Dr. Zhen He与Dr. Zhen He在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了深度学习的基本概念和相关知识,分享了Spark与深度学习的关联,并介绍了La Trobe大学的深度学习系统。

本讲义出自Matthias Langer、Dr. Zhen He与Dr. Zhen He在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了深度学习的基本概念和相关知识,分享了Spark与深度学习的关联,并介绍了La Trobe大学的深度学习系统。

d0df2d999089ea19c925896a2026a2548eba9f8d

c6f7e0ad53e853008a3fc927383922ed8a5605f5

4becfa8d48c65c6b139da95073e585d212020e87

93bad573e2f601912618c57900717b94a6fbae63

38adf35aa9cf2430f87d0de33fc38157f07783f7

cc9790833e163ebce41f5c68a81972b2a7cfc377

46fd15b93ca129e42d04ff65f1a5bf7e93cce5f0

7ac76e94512e0721f7b7f74bd7fb103db03874bd

1406f9b7b8eeae55cd3f38e3b1c8ab73a75ba8e0

404eb735579aa5f74b15700fbc6dc92e0eefb34c

de8d14568614a02d4874a018185a6ebe77a3f7c9

2c4d6d692ba7412d68b55c0d06fcbece2de110db

7d39365b0bf006339a3f83b923445d43c3d24338

9e43d3e47044279298fe4026fdfdaeeba4cf991b

84c104a522ca2fa5534aefdbeec5bc08d0b6abb7

5314ccc2b8c3b0933c3242a6a2b8559606e11d8a

afc17f6e7f75cca4732f258f036333af587f4a62

271e124744da163aea0d340ddf48441e9eda945b

e4e2be250ca9443cb12f3731d705f28143f6d9a1

9110cc098e38d916fb8ebdf06823f44a8ef9fc36

bb9d7782cfd95fce3ebdb67ff5e6e243120c27b8

1491f0f45a5666fe6267b9818e76750fae97186f

b06fed12991a55b797393cbe9e7a88908873a356

74ab2897aae53237fbaf41084f6ce357f9b142a3

d47def9a572dc762ec0cf0876af4daecead38875

bb20d3d8781937e1306c05aa7d68234f987dccd3

64be54f18bd573b0e18eedb552e964d8b868399b

a02cf5a67b0459b0c5e7f3d0a4be8c5a2b225a1f

9351281ced3bc320e1b46253d67740784285b286

f13d0b4914d260b47dfe763b66fafc375f9573ee

7c35472651b1aeef281e16015511959bbc129153

df4f30044e78ab231ca4dcf4b786604126c96254

074a1820ee8184bf380eefc0bb0648d18773e614

b4fcba54038704fc274449e4422dcea048f338fa

a366324405b2e3ed5f3758517743b59e76583fdc

acbe4f04f09874b328e5495710138e12a4f6a419

相关文章
|
1月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
148 6
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
64 2
|
16天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
62 2
|
17天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
57 1
|
3月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Spark 与 Hadoop 的大数据之战:一场惊心动魄的技术较量,决定数据处理的霸权归属!
【8月更文挑战第7天】无论是 Spark 的高效内存计算,还是 Hadoop 的大规模数据存储和处理能力,它们都为大数据的发展做出了重要贡献。
82 2
|
3月前
|
存储 分布式计算 资源调度
Hadoop生态系统概览:从HDFS到Spark
【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成,旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件,包括HDFS、MapReduce、YARN,并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。
231 0
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Hadoop与Spark在大数据处理中的对比
【7月更文挑战第30天】Hadoop和Spark在大数据处理中各有优势,选择哪个框架取决于具体的应用场景和需求。Hadoop适合处理大规模数据的离线分析,而Spark则更适合需要快速响应和迭代计算的应用场景。在实际应用中,可以根据数据处理的需求、系统的可扩展性、成本效益等因素综合考虑,选择适合的框架进行大数据处理。
|
3月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据处理框架在零售业的应用:Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
64 0
|
5月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Java大数据处理:Spark与Hadoop整合
Java大数据处理:Spark与Hadoop整合
|
5月前
|
分布式计算 资源调度 Java
Scala+Spark+Hadoop+IDEA实现WordCount单词计数,上传并执行任务(简单实例-下)
Scala+Spark+Hadoop+IDEA实现WordCount单词计数,上传并执行任务(简单实例-下)
58 0

相关实验场景

更多