Machine learning MapR是否有可伸缩的机器学习算法。像收银员？

我特别想知道MapR是否像Mahout一样拥有Kmeans集群？

据我所知，MapR只是一个“更快”的Hadoop。没有包含任何算法

所以你的工作应该是兼容的

但是，实施自己的计划有什么好处呢？K-means非常简单。请参阅我的博客帖子：

然而，我已经用BSP（批量同步并行）和ApacheHama实现了一个k-means集群，如果您将其与本书中的Mahout基准测试结果进行比较，它几乎快十倍：（链接jira:） 以下是Apache Hama的k-means基准：

你可以在这里找到它：

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据我所知，MapR只是一个“更快”的Hadoop。没有包含任何算法

所以你的工作应该是兼容的

但是，实施自己的计划有什么好处呢？K-means非常简单。请参阅我的博客帖子：

然而，我已经用BSP（批量同步并行）和ApacheHama实现了一个k-means集群，如果您将其与本书中的Mahout基准测试结果进行比较，它几乎快十倍：（链接jira:） 以下是Apache Hama的k-means基准：

你可以在这里找到它：

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MapR不仅仅是一款更快的Hadoop。它还包括所有标准生态系统组件。这包括Mahout。Hadoop的map reduce实现不适用于迭代算法，如使用Lloyd算法的传统k-means。有一个JIRA open允许单通道k-均值分析。由于是单次传递，该算法不需要多次传递数据，也不需要多次调用map reduce才能工作。加速应该与Thomas描述的相当。MapR不仅仅是一个更快的Hadoop。它还包括所有标准生态系统组件。这包括Mahout。Hadoop的map reduce实现不适用于迭代算法，如使用Lloyd算法的传统k-means。有一个JIRA open允许单通道k-均值分析。由于是单次传递，该算法不需要多次传递数据，也不需要多次调用map reduce才能工作。加速比应该与Thomas描述的相当。