23、机器学习框架与技术发展解析

机器学习框架与技术发展解析

1. 与MapReduce协作的其他框架

在与MapReduce协作的众多框架和库中，有几个框架尤为重要，值得深入了解。

1.1 FlinkML

FlinkML是Apache Flink的一部分，Apache Flink是用于分布式流处理和批处理的开源框架。FlinkML提供了可扩展的机器学习算法和API，这些算法和API已被应用于Flink分布式框架中。它涵盖了监督学习、无监督学习、预处理等算法以及其他实用工具。

Flink的主要优势在于能够在分布式系统上处理大量数据，同时具备低延迟和高容错性。其核心特性是具备处理实时流数据的能力。与Spark相比，Flink和Spark在处理数据流的方式上存在显著差异。Flink是原生的流处理框架，同时也能处理批处理数据；而Spark最初是为通过弹性分布式数据集（RDD）处理静态数据而设计的，其流处理方法实现了微批处理功能。

1.2 Cloudera的Oryx 2

Cloudera的Oryx 2也拥有机器学习层。Oryx 2遵循Lambda架构，基于Apache Spark和Apache Kafka构建，用于大规模实时机器学习。它旨在构建应用程序，涵盖了端到端的协同过滤、分类、回归和聚类等功能。

Oryx 2包含以下几个层次：
- 通用Lambda架构 ：包括批处理层、速度层和服务层，并非专门针对机器学习。
- 机器学习抽象层 ：用于选择超参数。
- 端到端实现 ：实现了与应用程序相同的