【摘 要】
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计算机技术与互联网产业发展迅猛,数据量呈爆炸式的增长,我们进入了大数据时代。海量的数据中蕴含着大量的知识价值,机器学习作为一种可以从海量数据中提取有用信息的关键技
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计算机技术与互联网产业发展迅猛,数据量呈爆炸式的增长,我们进入了大数据时代。海量的数据中蕴含着大量的知识价值,机器学习作为一种可以从海量数据中提取有用信息的关键技术,它的学习成本和使用门槛都比较高。数据分析的业务人员需要具备统计学知识、数据建模能力、算法设计能力和编程能力,为了降低业务人员的使用门槛,我们需要一个通用性强、简单易用、性能优异的针对大数据的分布式处理工具,实现对数据的分析。本论文设计和实现了 一个分布式机器学习算法编排系统,该系统在分布式环境上给用户提供简单易用的机器学习服务,降低了机器学习算法的应用门槛,让用户不用通过编写程序的方式进行数据分析和预测,让用户通过Web界面的简单操作流畅直观的完成数据导入、数据解析、模型训练、预测等操作,通过良好的Web界面交互为开发人员、业务分析师提供了交互式的机器学习服务。本系统以OpenStack云平台作为底层环境,提供了弹性可扩展的计算资源和存储资源,通过Hadoop在云平台上搭建分布式集群,其中 YARN (Yet Another Resource Negotiator)框架提供了并行计算的能力,HDFS (Hadoop Distributed File System)保证了海量数据的存储,上层的Spark为需要迭代的机器学习算法提供了更高效的内存计算能力。在机器学习算法方面,本系统在数据处理层实现了核心算法模块,提供了机器学习领域分类、回归、聚类等经典算法。在算法编排方面,本系统在业务逻辑层实现了工作流管理模块,提供了工作流编排的业务逻辑。在表现层通过交互组件模块实现了用户与网页交互的全部接口。系统测试结果显示本系统能保证所有功能稳定运行,实现简单友好的算法编排操作。同时本系统的算法性能也达到了预期性能要求。
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