HDPとAmbariを試している - wyukawa's diary
今度新規にHadoopクラスタを構築する予定なのですが、HortonworksのHDPおよびAmbariをちょっと試しています。 僕は今までApacheのコミュニティ版Hadoop 1系を1年ほど運用していたので、今どきのHadoop事情にうとかったんですがいろいろ変わってるんですね。 NameNode HAとか名前だけは知っていたのですが、実態がどんなもんだかよくわかってなかったし。 今の時点でHadoopのディストリビューションを選択するとしたら、Apacheのコミュニティ版, CDH, HDPのいづれか３択で、どれを選ぶにしてもYARNに突入せざるをえないでしょう。 例えばHiveしか使わないにしても。 で、まあ、とりあえずHDPは新しいし触ったことある人も少なそうなのでちょっと試しています。 yumでひとつづつインストールしていってもいいのですが、AmbariというCloudera
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Enterprises see embracing AI as a strategic imperative that will enable them to stay relevant in increasingly competitive markets. However, it remains difficult to quickly build these capabilities given the challenges with finding readily available talent and resources to get started rapidly on the AI journey. Cloudera recently signed a strategic collaboration agreement with Amazon […] Read blog p
Bayesian Nonparametrics入門 DPからHDPまで
Bayesian Nonparametrics入門 DPからHDPまで 1. Bayesian Nonparametrics 入門 -DPからHDPまで- 東京大学 情報基盤センター 中川研究室 助教 佐藤一誠 2. Dirichlet Process (DP)を一言で 「確率分布→無限次元で離散化」 何を？ どのくらい？ 𝐻:基底確率分布 α→大 𝐺~𝐷𝑃(𝐻, 𝛼) α→小 Hを αくらい 𝐺 𝐺 𝑑 ※𝛼 → ∞で𝐺 → 𝐻 2 3. • なぜ無限次元離散分布が必要か？ – 無限混合モデル • どのように無限次元離散分布を構成するのか？ – 構成しない(積分消去)：Chinese restaurant process – 構成＋計算で工夫：Stick-breaking process 3 4. 準備：有限混合モデル 𝜃1 𝑝(𝑥|𝜑1 ) G 𝑝(
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