超大规模机器学习在EMR的实践

张拓宇在2017杭州云栖大会上的分享《超大规模机器学习在EMR的实践》，主要探讨了如何在阿里云的Elastic MapReduce (EMR)平台上实现和优化超大规模机器学习的应用。虽然我无法直接访问外部链接或下载文件，但我可以基于阿里云产品知识为您提供一些相关背景信息和可能涵盖的内容摘要。

EMR简介

阿里云Elastic MapReduce（EMR）是一种大数据处理服务，它基于开源Apache Hadoop和Apache Spark等技术，为用户提供一个易于管理、可扩展且成本效益高的大数据处理平台。用户无需关注集群搭建、配置、运维等复杂工作，即可快速部署并运行大规模数据处理任务，包括但不限于数据挖掘、日志分析、机器学习模型训练等场景。

分享内容概要

张拓宇的分享很可能覆盖以下几个方面：

1. 超大规模机器学习挑战：讨论在处理超大规模数据集时遇到的挑战，比如数据存储、计算效率、资源调度与管理等。

2. EMR平台优势：介绍EMR如何通过其弹性伸缩能力、高性能计算引擎（如Spark）、以及与其他阿里云服务（如OSS对象存储、MaxCompute等）的集成，来支持高效的数据处理和机器学习任务。

3. 实践案例：分享实际应用案例，展示如何在EMR上部署和优化特定的机器学习算法或模型，比如分布式深度学习框架的使用、迭代优化策略、模型并行化与数据并行化的实现等。

4. 性能优化与调优：讲解在EMR上进行机器学习作业时的性能监控、资源分配优化、以及针对不同应用场景的调优技巧。

5. 未来展望：可能会谈及机器学习在云计算环境下的发展趋势，以及EMR平台未来可能引入的新功能和技术，以更好地支持机器学习和人工智能领域的创新。

如果您对这个主题感兴趣，建议直接访问提供的链接下载分享资料，以获取更详细的信息和第一手的技术实践内容。同时，阿里云官网和阿里云开发者社区也是获取最新技术动态、教程和最佳实践的好去处。