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文檔簡介
1、隨著領域中的數(shù)據(jù)量高速的增長,傳統(tǒng)計算方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集運算時出現(xiàn)了性能上的瓶頸。伴隨著“云計算”時代的到來,一種簡單的并行計算模型MapReduce進入了人們的視線,它將實現(xiàn)和業(yè)務邏輯分離,只需要簡單地調(diào)用接口就可以實現(xiàn)分布式的計算。作為一種解決方案,MapReduce有效的解決了傳統(tǒng)算法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集運算的性能瓶頸。期望最大化算法作為機器學習中的一個非常重要的算法,在當代的工業(yè)、商業(yè)和科學研究領域發(fā)揮了越來越重要的作用,而傳統(tǒng)
2、算法逐漸體現(xiàn)出了對大數(shù)據(jù)量的不適應。因此,將該算法移植到云平臺上,從而突破性能上的限制是非常有意義的事情。
首先對Hadoop項目和MapReduce模型做了深入的分析,并在現(xiàn)有的MapReduce算法基礎上提出了一些改進方案,第三章介紹了最大期望算法的原理,并詳細地分析了該算法能移植到云平臺的原因。第四章提出了期望最大化算法在MapReduce中實現(xiàn)方案,分析了隱馬爾科夫模型訓練問題,該問題的解決方案是期望最大化算法的一種特
3、殊情況,并在此基礎上提出并實現(xiàn)了MR-BaumWelch算法。第五部分對MR-BaumWelch算法性能做了測試,并和單機計算框架Giza++做了對比分析,結(jié)果表明移植到MapReduce計算框架后,算法在處理數(shù)量和處理效率上都有較大的提升。
MR-BaumWelch算法是在海量數(shù)據(jù)處理需求的前提下,將期望最大化算法和MapReduce計算模型結(jié)合的一種算法,實現(xiàn)了傳統(tǒng)算法向“云計算”平臺的遷移。并充分考慮到了未來業(yè)務的發(fā)展需
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