欢迎补充,为何阿里没有接班人难题

2019-11-06 08:50栏目:互联网
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原标题:资源 | 机器学习必知的15大框架,欢迎补充!

原标题:马云离开,为何阿里没有接班人难题?

原标题:手把手教你Apache顶级项目Amabari 的集群管理(一)

来源:机器学习算法与Python学习

秦丝导读:9月10日阿里终于以马云的内部邮件形式正式对外确认:一年后的阿里巴巴20周年之际,即2019年9月10日,马云将不再担任集团董事局主席,届时由现任集团CEO张勇(逍遥子)接任。

导读

本文约4000字**建议阅读8分钟。**

过去的一周,当京东创始人刘强东陷入巨大负面时,阿里巴巴的马云在忙碌地接待来华参加中非论坛的外国领导人。这巨大的反差,使不少行业人士不得不佩服马云的同时,又多少有点恨刘强东不争气。但舆论还在讨论刘强东是否应该辞去董事会席位时,马云将辞去董事局主席的消息却被纽约时报引爆;这一次,马云“拯救”了竞对手刘强东。

Apache Ambari是Hortonworks开源的Hadoop集群管理工具,并于2013年底从孵化器毕业,成为Apache的顶级项目。Ambari具备Hadoop组件的安装、管理、运维等基本功能,并提供GUI进行可视化的集群管理,简化了大数据平台的安装、使用难度。

本文向我们介绍了机器学习中必须掌握的15个大框架。

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本次分享主要涉及Ambari的简单介绍及Ambari自定义插件开发步骤(基于Ambari 2.5.1.0版本)。

机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分,并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是:

1、目光长远,居安思危

▌**引言**

  • 机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。
  • 数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法,然后分析来理解机器学习系统的度量影响。

按照马云的话,早在十年前他就和核心管理层提出了“缺了马云的阿里巴巴怎么办?”的命题;到今天马云觉得已经有了骄傲的结论:阿里现在已经有培育好人才的组织、文化、公司治理和系统能力,以至于马云自己可以对阿里的事情放手。

Hadoop自从它诞生之日起,集群的管理就是一个无法回避的问题。两家商业化平台厂商Cloudera和Hortonworks分别推出了各自的平台管理软件:ClouderaManager和Ambari来解决集群管理这个问题。Ambari并没有对Hadoop组件进行过多的功能集成(如日志分析等),只是提供了安装,配置,启停等基础功能,尽量保持了跟原生Hadoop组件的隔离性,对组件的具体操作,则可通过Quick Links直接导向原生的管理界面(如yarn UI,HBase Master UI)来完成,保持了对于Hadoop组件的低侵入性。但是Ambari目前只支持HDP,不支持原生的或者其他二次开发的Hadoop平台,一定程度上影响了它的流行。

下面是机器学习的框架介绍:

即将满54岁的马云,曾公开说以微软创始人比尔·盖茨为榜样,虽然财富比不上,但肯定能比比尔·盖茨更早退休。1955年出生的比尔·盖茨,于2014年正式卸任在微软董事长,时年59岁。假设不食言,现年54岁的马云需要在五年内正式真正退休。

考虑到Ambari的开源,可拓展,社区强大等特性,易观选择了Ambari来管理集群。

1. Apache Singa 是一个用于在大型数据集上训练深度学习的通用分布式深度学习平台,它是基于分层抽象的简单开发模型设计的。

对于有超级光环的创始人,无论是比尔·盖茨还是马云,宣布退休后,如果股价不下跌,会显得特别没面子;跌得越猛,反而心里越有安慰。此前,微软的CEO鲍尔默宣布退休,股价却大涨,真是打翻了五味瓶,不是滋味。好在纽约时报报道了马云要辞去董事会主席的消息后,阿里股价盘后跌了将近3%;从这个角度看,资本市场认可马云的能力和贡献。

▌**概念介绍**

它还支持各种当前流行的深度学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN),能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经网络,RNN),还为用户提供了许多内嵌层。

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正式开始之前,先为不熟悉Ambari的同学普及几个ambari里的概念:

2. Amazon Machine Learning(AML)是一种让各种级别使用机器学习技术的开发人员可轻松掌握的一个服务,提供了视觉工具和向导,可以指导您在不必学习复杂的机器学习算法和技术的情况下建立机器学习。

2、互联网公司普遍面临接班难题

Server,Agent:Ambari框架采用的是Server/Client的模式,主要由两部分组成:ambari-agent和ambari-server。Ambari Server 会读取 Stack 和 Service 的配置文件。当Ambari Server启动的时候,Ambari Server 会分发 Stack 和 Service 的配置文件以及 Service 生命周期的控制脚本到 Ambari Agent。Agent端拿到配置文件后,会下载安装公共源里软件包(对于centos系统,就是使用 yum 服务)。安装完成后,Ambari Server 会通知 Agent去启动 Service。之后 Ambari Server 会定期发送命令到 Agent 检查 Service 的状态,Agent 返回信息给 Server,并呈现在 Ambari 的 GUI 上。

3. Azure ML Studio允许微软Azure的用户创建和训练模型,随后将这些模型转化为能被其他服务使用的API。尽管您可以将自己的Azure存储链接到更大模型的服务,但是每个账户模型数据的存储容量最多不超过10GB。在Azure中有大量的算法可供使用,这要感谢微软和一些第三方。甚至你都不需要注册账号,就可以匿名登录,使用Azure ML Studio服务长达8小时。

中国甚至整个亚洲,都面临创始人老去时、企业如何接班的问题。在这点上,亚洲的企业(包括中国)比欧美做得要差不少。对于阿里这家想做102年的企业来说,马云之后肯定需要合格的领导者继续带领。略显尴尬的是,尽管阿里有18位创始团队成员,有36位合伙人,不乏精兵猛将,不过马云的光环依然远远盖过了其他所有人。这或许,注定了除马云之外,无人能真正代表阿里。

一个ambari服务的目录结构大致如下:

4. Caffe是由伯克利视觉学习中心(BLVC)和社区贡献者们基于BSD-2-协议开发的一个深度学习框架,它秉承“表示、效率和模块化”的开发理念。模型和组合优化通过配置而不是硬编码实现,并且用户可根据需要在CPU处理和GPU处理之间进行切换,Caffe的高效性使其在实验研究和产业部署中的表现很完美,使用单个NVIDIA K40 GPU处理器每天即可处理超过六千万张图像 。

马云被内部外部称为“马老师”;想做老师的人,大多追求好名声,希望桃李满天下。马云不做老师的话,阿里还有可能走出马云的光环;马云接下来真的四处搞教育当老师,大概率会让公众只知马老师,不识阿里接班人(无论是谁)。或许,想退休的马云可以更加低调,不仅仅把职权给接班人,也把光环也留下、一并交给接班人。

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5.H2O使人轻松地应用数学和预测分析来解决当今极具挑战性的商业问题,它巧妙的结合了目前在其他机器学习平台还未被使用的独有特点:最佳开源技术,易于使用的WebUI和熟悉的界面,支持常见的数据库和不同文件类型。用H2O,你可以使用现有的语言和工具。此外,也还可以无缝扩展到Hadoop环境中。

和马云想带着光环相比,刘强东却只能背负屈辱留下。无论这次的负面最终结果如何,刘强东的形象已经遭到了极大损害。而刘强东掌管的京东,目前(2018年9月9日)市值不足400亿美元。从被行业人士当成阿里的最大竞对,到今天不足阿里1/10的市值,京东过去半年比阿里下跌的幅度更大。

stacks: stack表示某个发行版本,例如HDP-2.0.6。stack版本可以通过metainfo.xml设置继承关系,便于共享脚本和配置。

6. Massive Online Analysis (MOA)是目前最受欢迎的数据流挖掘开源框架,拥有一个非常活跃的社区。它包含一系列的机器学习算法(分类,回归,聚类,离群检测,概念漂移检测和推荐系统)和评价工具。和WEKA项目一样,MOA 也是用Java编写,但扩展性更好。

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common-services:ambari的服务定义库。service在此完成定义,在某个stack版本注册,实现服务的发布。

7. MLlib (Spark)是Apache Spark的机器学习库,目的是让机器学习实现可伸缩性和易操作性,它由常见的学习算法和实用程序组成,包括分类、回归、聚类,协同过滤、降维,同时包括底层优化原生语言和高层管道API。

3、四面楚歌的京东

service:service是集群(大数据)组件的抽象,由一个或多个component组成。component的category有MASTER,SLAVE,CLIENT三种,对应不同的生命周期:

8. Mlpack是一个基于C++的基础学习库 ,最早于2011年推出,据库的开发者声称,它秉承“可扩展性、高效性和易用性”的理念来设计的。执行Mlpack有两种方法:通过快速处理简易的“黑盒”操作命令行执行的缓存,或者借助C++ API处理较为复杂的工作。Mlpack可提供简单的能被整合到大型的机器学习解决方案中的命令行程序和C++的类。

刘强东确实需要反省,京东本可以取得更大成绩,到今天却有些众叛亲离。其好友、高瓴资本的创始人张磊抛掉大量京东股票,买入阿里股票;其投资人、今日资本的创始人徐新,已经不再说京东、而天天说美团点评了。决定一家公司的好坏,不是公司的公关能力,而是公司真正的实力。

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9. Pattern是Python编程语言的web挖掘组件,有数据挖掘工具( Google、Twitter 、Wikipedia API,网络爬虫,HTML DOM解析器),自然语言处理(词性标注,n-gram搜索,情感分析,WordNet接口),机器学习(向量空间模型,聚类,支持向量机),网络分析和可视化。

更大的风险之处是,京东这家公司,在刘强东之外,行业里面找不出耳熟能详的京东高管。阿里的马云虽然也高调,但好歹给了其核心管理层不少露脸的机会;虽然马云未必能真正脱开身,以阿里现有的管理层能力,缺了马云,阿里可能缺少继续扩张的能力,但很可能守得住现有江山。京东这边,依然是刘强东一个人的公司,缺了刘强东,京东大概率会分崩离析。

▌**工作原理**

10. Scikit-Learn为了数学和科学工作,基于现有的几个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib)拓展了Python的使用范围。最终生成的库既可用于交互式工作台应用程序,也可嵌入到其他软件中进行复用。该工具包基于BSD协议,是完全免费开源的,可重复利用。Scikit-Learn中含有多种用于机器学习任务的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由拥有众多开发者和机器学习专家的大型社区开发的,因此,Scikit-Learn中最前沿的技术往往会在很短时间内被开发出来。

对于一家公司创始人或CEO来说,公司越是离不开自己,越是说明自己做得不够好。在过去几年,刘强东更像是娱乐明星;外界把“刘强东+奶茶妹妹”的组合当成公关实力,而这种实力往往容易误导别人、也误导自己,会高看自己而低看他人。而且娱乐圈,但凡高调炫耀爱情的,似乎都没有好的结果;刘强东的这一次大负面,目前依然没有得到奶茶妹妹的公开支持。

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11. Shogu是最早的机器学习库之一,它创建于1999年,用C++开发,但并不局限于C++环境。借助SWIG库,Shogun适用于各种语言环境,如Java,Python,c#,Ruby,R,Lua,Octave和Mablab。Shogun 旨在面向广泛的特定类型和学习配置环境进行统一的大规模学习,如分类,回归或探索性数据分析。

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图一:Ambari工作原理

12. TensorFlow是一个使用数据流图进行数值运算的开源软件库,它实现了数据流图,其中,张量(“tensors”)可由一系列图形描述的算法来处理,数据在该系统中的变化被称为“流”,由此而得名。数据流可用C++或Python编码后在CPU或GPU的设备上运行。

总裁无为,中层有为,基层无所不为,企业才能大有所为!一个企业要想长久发展,培养接班人是非常必要的,领导者要适当放权去锻炼下属。在这一点上,阿里已经领先了目前国内的企业至少10年时间。所以,马云离开之后阿里没有接班人的危机也就不足为奇了。返回搜狐,查看更多

Ambari工作原理如上图所示:

13. Theano是一个基于BSD协议发布的可定义、可优化和可数值计算的Phython库。使用Theano也可以达到与用C实现大数据处理的速度相媲美,是支持高效机器学习的算法。

责任编辑:

1.ambari已安装的服务配置会存储在mysql中,可通过web界面修改,改完记得重启服务保证配置生效;

14. Torch是一种广泛支持把GPU放在首位的机器学习算法的科学计算框架。由于使用了简单快速的脚本语言LuaJIT和底层的C/CUDA来实现,使得该框架易于使用且高效。Torch目标是让你通过极其简单的过程、最大的灵活性和速度建立自己的科学算法。Torch是基于Lua开发的,拥有一个庞大的生态社区驱动库包设计机器学习、计算机视觉、信号处理,并行处理,图像,视频,音频和网络等。

2.新添加的service定义会在ambari-server启动时,从server节点分发到各agent节点;

15. Veles是一套用C++开发的面向深层学习应用程序的分布式平台,不过它利用Python在节点间自动操作与协作任务。在相关数据集中到该集群之前,可对数据进行分析与自动标准化调整,且REST API允许将各已训练模型立即添加至生产环境当中,它侧重于性能和灵活性。Veles几乎没有硬编码,可对所有广泛认可的网络拓扑结构进行训练,如全卷积神经网络,卷积神经网络,循环神经网络等。

3.安装service时,会默认yum安装,而且它对于安装服务,有30分钟的超时时间,如果30分钟内没有下载完,就会造成安装失败。这意味着大部分情况下需要你配置本地yum源;

参考链接:

style="font-size: 16px;">

本文转自: style="font-size: 16px;">机器学习算法与Python学习 公众号;

4.web界面的start,stop命令,会被server发送给agent,由agent调用生命周期脚本中的对应方法来实现服务起停。

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