Scala 机器学习库 经验
创建关系因素图，评估参数并进行推断。 数据分析/数据可视化 MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式机器学习库 Scalding —CAscading的Scala接口
jopen 
P58 大数据的十个技术前沿 文档
软件与硬件架构协同优化32针对硬件特点对软件栈优化 把硬件暴露给软件栈：NativeTask，Spark，线性代数库 重新设计软件栈：全闪存存储，NVRAM 一体机 云化：虚拟化和资源管理，HVE，YARN，Docker
cpp45
TalkingData大规模机器学习的应用 资讯
提高集群计算效率和程序开发效率，我们选择了Spark。我们认为Spark最大的两个优点。一是数据处理效率高（相对于Hadoop MapReduce而言）。二是开发效率高，Scala语言的特性和Spark的DAG机制使得复杂
P24 大数据分析系统架构之探讨 文档
9 Cloudera Hue： 9 二、Spark生态圈： 10 Spark： 10 Spark SQL： 11 Spark Streaming： 12 MLLib： 13 GraphX ： 14 SparkR
P24 FiloDB：用于大数据分析的分布式数据库 资讯
iloDB-API-NoSQL 近期，TupleJump杰出工程师、Spark和Cassandra的用户和贡献者、Spark Job Server的联合创建人和维护者Evan Chan 详细介绍
机器学习的11个开源项目 经验
务的接口。 MLlib MLlib是Apache自己的Spark和Hadoop机器学习库，它被设计用于大规模高速度地执行MLlib所包含的大部分常见机器学习算法。 MLlib是基于Java开发
12个最好的机器学习工具 资讯
visualization. 12. MLlib MLlib is a tool that is usable in Java, Scala and Python. It fits into Spark’s APIs and
Hadoop和Hadoop的生态系统资源列表：Awesome Hadoop 经验
Samza Distributed Computing and Programming Apache Spark Apache Crunch Cascading - Cascading is the proven
助你玩转机器学习技术的十三套框架 资讯
致力于通过简单而新颖的方式应对与机器学习相关的种种挑战。 Apache Spark MLlib Apache Spark可能算得上当前Hadoop家族当中最为耀眼的成员，但这套内存内数据处理框
360 开源 XDML，超大规模数据与超高维特征机器学习计算平台 资讯
级数据 10min 级分析，并且遵循 spark 标准接口。在包含数千个特征的稠密 benchmark 上进行特征分析与变换测试，性能较 Spark MLlib 提升 1000 多倍；XDML 也能很好地适应稀疏数据特征分析。
腾讯正式开源高性能分布式计算平台Angel1.0，追赶同行脚步 资讯
和 Scala 开发，能在社区的 Yarn 上直接调度运行，并基于 PS Service，支持 Spark on Angel，未来将会支持图计算和深度学习框架集成。 根据腾讯大数据部的说法，Angel
机器学习开源项目、类库、软件集合 经验
and clustering. MLlib in Apache Spark - Distributed machine learning library in Spark Mahout - Distributed
机器学习框架、库和软件集合：awesome-machine-learning 经验
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盘点大数据生态圈，那些繁花似锦的开源项目 资讯
融、游戏等行 业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Spark、Docker等，详情参阅《程序员》电子刊9月B。而在 本文中，笔者将带大家一览这些精彩实践赖以成型的根本——繁华的开源大数据生态圈。
Meson：支持Netflix的机器学习工作流 经验
术。 机器学习管道的强大面孔 Netflix当前几种生成机器学习管道的关键角色是Spark, MLlib, Python, R和Docker。 下面来了解下一个典型的视频推荐的机器学习管道
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LingPipe —使用计算机语言学处理文本的工具包。 通用机器学习 MLlib in Apache Spark —Spark 中的分布式机器学习程序库 Mahout —分布式的机器学习库 Stanford
基于大数据的机器学习：Apache SystemML 在 IBM BigInsights 的实践 经验
Apache 顶级项目。目前 SystemML 作为 Apache 顶级项目的最新版本是 0.14，支持 Spark 2.x。Apache SystemML 在 2016 年被 datamation.com 列为