深度学习Hadoop：Hadoop深度学习的技术优势

深度学习，机器学习、AI智能，这些技术新词的背后，其实也都多多少少跟大数据扯上关系，而在目前的大数据平台框架当中，Hadoop无疑是主流的选择，而在深度学习上，Hadoop同样有着很大的发挥空间。那么深度学习Hadoop的技术优势是什么？下面我们来详细聊一聊。

以深度学习、机器学习为主的新技术趋势，基于Hadoo去实现，目前Yahoo已经有了很长一段时间的经验了。早在2015年的Hadoop峰会上，Yahoo就公开表示，他们在自己的服务器上，基于Hadoop框架，开发了可扩展的机器学习算法，用于分类、排序和计算词向量。


基于Hadoop搭建机器学习平台，具有很大的优势——

首先，深度学习的过程，可以基于Hadoop的分布式集群实现很好的数据存储，Hadoop集群和深度学习集群，都跟分布式架构相关，基于Hadoop可以实现直接的数据存储共享，减少了数据在两个集群当中的传输过程。

其次，深度学习可以被定义为一流的Apache Oozie工作流，使用Hadoop进行数据处理和Spark管道进行机器学习。

再者，Hadoop的资源调度管理Yarn，能够大大提升数据处理的的效率，而Yarn是支持深度学习的。在Hadoop集群上，可以同时支持多项深度学习实验，大大减少了深度学习过程当中的各种系统压力。

目前来说，深度学习Hadoop的开发，算是比较创新的，基于Hadoop，为了支持深度学习的需求，可以通过在Hadoop集群上添加GPU节点，达到增强Hadoop集群的效果，大大提升Hadoop在深度学习上的可用性。

而为了在强化的Hadoop集群上支持深度学习任务，可以基于分布式计算框架Spark和Caffe进行进一步的优化，利用命令行向集群GPU节点提交深度学习计算任务，用户使用标准Caffe配置文件来确定Caffe算法和深度网络的拓扑结构。

深度学习Hadoop作为目前的技术创新趋势，还有很大的发展空间，而深度学习，也是大数据继续发展下去的重要趋势之一，不管是大数据还是深度学习，基于Hadoop都能得到比较稳定的技术支持，所以掌握Hadoop势在必行。成都加米谷大数据，大数据技术知识分享，Hadoop大数据培训班，更多课程详情可联系客服了解！