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在目前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘所需面對(duì)的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，甚至達(dá)到了PB級(jí)。傳統(tǒng)單機(jī)平臺(tái)的性能無(wú)法滿足現(xiàn)今大數(shù)據(jù)處理的要求，閉源的分布式平臺(tái)價(jià)格高昂，難以廣泛應(yīng)用，而以Hadoop為代表的開(kāi)源分布式平臺(tái)成為了主流選擇。Hadoop平臺(tái)是2005年加入Apache軟件基金會(huì)旗下的一個(gè)分布式平臺(tái)，它集成了Map/Reduce分布式計(jì)算模式，類似于Google File System的分布式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。但在Hadoop平臺(tái)設(shè)計(jì)中，其計(jì)算過(guò)程大量依賴磁盤，因?yàn)榇疟PI/O延遲和任務(wù)調(diào)度方法使其計(jì)算性能不高。如今，對(duì)Hadoop平臺(tái)的研究主要集中在Hadoop的優(yōu)化與應(yīng)用方向，包括HDFS存儲(chǔ)平臺(tái)的性能研究、MapReduce計(jì)算框架的參數(shù)調(diào)整及調(diào)度算法優(yōu)化。
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