Spark MLlib 分布式机器学习并行训练原理一文读懂

最新推荐文章于 2025-03-09 23:19:40 发布

是杰夫呀

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分类专栏： Spark 文章标签： Spark Mlib

本文链接：https://blog.csdn.net/sinat_26811377/article/details/100763590

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本文介绍了Spark MLlib的分布式计算原理和并行训练方法，包括数据并行的mini batch梯度下降。然而，Spark MLlib在训练复杂模型时存在效率低和内存溢出的问题，主要源于全局广播、阻塞式梯度下降和有限的网络结构支持。文中还探讨了其局限性，为寻求更高效率和灵活性，读者被引导转向Parameter Server和TensorFlow等平台。

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在笔者看来，分布式机器学习训练有三个主要的方案，分别是Spark MLlib，Parameter Server和TensorFlow，倒不是说他们是唯三可供选择的平台，而是因为他们分别代表着三种主流的解决分布式训练方法。今天我们先从Spark MLlib说起，看看最流行的大数据计算平台是如何处理机器学习模型的并行训练问题的。

说起Spark，我想不会有任何算法工程师是陌生的。作为流行了至少五年的大数据项目，虽然受到了诸如Flink等后起之秀的挑战，但其仍是当之无愧的业界最主流的计算平台。而且为了照顾数据处理和模型训练平台的一致性，也有大量公司采用Spark原生的机器学习平台MLlib进行模型训练。选择Spark MLlib作为机器学习分布式训练平台的第一站，不仅因为Spark是流行的，更是因为Spark MLlib的并行训练方法代表着一种朴素的，直观的解决方案。

Spark 的分布式计算原理

在介绍 Spark MLlib 的分布式机器学习训练方法之前，让我们先回顾一下 Spark 的分布式计算原理，这是分布式机器学习的基础。

Spark，是一个分布式的计算平台。所谓分布式，指的是计算节点之间不共享内存，需要通过网络通信的方式交换数据。要清楚的是，Spark 最典型的应用方式是建立在大量廉价计算节点上，这些节点可以是廉价主机，也可以是虚拟的 docker container；但这种方式区别于 CPU+GPU 的架构，或者共享内存多处理器的高性能服务器架构。清楚这一点，对于理解后续的 Spark 的计算原理是重要的。