基于Web的Flink任务管理平台的设计与实现
这是一篇关于流处理,任务管理,Flink,YARN的论文, 主要内容为随着互联网以及信息行业的蓬勃发展,每时每刻都在产生海量数据,并且业务场景越来越复杂,对数据处理的实时性要求也逐渐提高,比如实时分析、金融交易、广告投放、监控预警等业务。这些业务的特性是接收源源不断的数据流,然后对数据进行处理,而离线处理以及批处理方案对于此类场景难以满足实际生产的需求。目前,Flink作为一款先进的流处理引擎得到了开发人员的认可,用其编写的流处理应用程序性能卓越且可靠,然而借助Flink开发流处理任务门槛较高,需要开发人员对Flink较为熟悉,学习成本较高,因此,如果能在Flink基础上开发一个任务管理平台,隔离开发人员与Flink接触,使开发人员将精力集中在开发流处理任务,可以减少人力、时间和运维成本。本文调研了常见的流处理框架,包括Apache Storm、Apache Spark、Apache Flink,结合发展状况和企业的实践经验,阐述了Flink框架优越性,确定了该任务管理平台的可行性。从需求分析出发,分析了流处理任务开发中的痛点问题,确定了平台应具备的功能,在此基础上,进一步实现了多个功能模块,包括任务管理模块、SQL解析处理模块、运维模块和用户管理模块。该平台同时支持JAR(Java Archive File)类型任务和SQL类型任务,对接了Flink集群,任务提交给Flink集群处理,支持Flink流处理任务的启动、停止、备份等功能。为提高开发效率,实现了SQL任务解析处理,支持完全使用SQL语言完成流处理任务的开发。为保证Flink任务正常运转,实现了任务监控功能,借助Quartz组件定时查询集群中任务状态,当发现异常任务触发报警,同时,任务运行时状态变更和异常信息会被日志系统采集。本平台使用Spring Boot框架进行开发,前后端分离,平台采用分层结构:接口层、业务逻辑层、数据访问层,接口层用于处理用户的请求,业务逻辑层提供具体服务,数据访问层负责平台运行数据的写入和读取,根据平台运行时的特点,使用My SQL作为存储数据库。本平台支持对接多种数据源,包括JDBC、Kafka、Redis等外部系统。本平台通过了功能性测试和非功能性测试,便于管理Flink任务且易于使用,支持通过JAR包或SQL语言完成Flink流处理任务,能满足业务的流处理基本需求。
基于Hadoop的深度学习分布式训练平台的设计与实现
这是一篇关于深度学习,分布式训练平台,TensorFlow,YARN的论文, 主要内容为分布式机器学习当前已成为人工智能最热门的研究领域之一,随着大数据的逐渐兴起,数据开始发生爆炸式的增长,传统的机器学习在单机上进行庞大的数据存储和计算相对困难,因此,将模型部署到多台机器上进行分布式计算是一种必要的解决方法。针对上述问题,基于Hadoop的深度学习分布式训练平台支持Tensor Flow、Py Torch等深度学习框架进行分布式训练,支持工作流的图形化配置、部署与管理,以及多种算法的超参数优化等功能。本平台按功能可划分为三个模块:任务管理模块、模型训练模块和模型优化模块。任务管理模块和模型优化模块通过Web页面提供给用户进行交互操作,而模型训练模块屏蔽了用户操作,直接由服务器端启动Hadoop YARN程序来实现。本文通过用例图等对每个模块进行了需求分析,然后对平台进行了架构设计、功能模块设计和数据库设计,其中使用类图等分别介绍了三个功能模块的详细设计。本平台主要使用JAVA语言,采用MVC模式,基于Spring Boot框架进行了实现,同时后端服务器采用了My SQL关系型数据库。最后通过黑盒测试对平台进行了功能测试并分析了测试结果。本平台经过了系统且完善的测试,各功能运行正常,可以交付使用。目前已在公司内部成功上线,用户反馈良好,数量也在稳定增长,达到了本平台的预期目标,从长远角度考虑,也为公司带来一定的经济效益。
基于Hadoop的深度学习分布式训练平台的设计与实现
这是一篇关于深度学习,分布式训练平台,TensorFlow,YARN的论文, 主要内容为分布式机器学习当前已成为人工智能最热门的研究领域之一,随着大数据的逐渐兴起,数据开始发生爆炸式的增长,传统的机器学习在单机上进行庞大的数据存储和计算相对困难,因此,将模型部署到多台机器上进行分布式计算是一种必要的解决方法。针对上述问题,基于Hadoop的深度学习分布式训练平台支持Tensor Flow、Py Torch等深度学习框架进行分布式训练,支持工作流的图形化配置、部署与管理,以及多种算法的超参数优化等功能。本平台按功能可划分为三个模块:任务管理模块、模型训练模块和模型优化模块。任务管理模块和模型优化模块通过Web页面提供给用户进行交互操作,而模型训练模块屏蔽了用户操作,直接由服务器端启动Hadoop YARN程序来实现。本文通过用例图等对每个模块进行了需求分析,然后对平台进行了架构设计、功能模块设计和数据库设计,其中使用类图等分别介绍了三个功能模块的详细设计。本平台主要使用JAVA语言,采用MVC模式,基于Spring Boot框架进行了实现,同时后端服务器采用了My SQL关系型数据库。最后通过黑盒测试对平台进行了功能测试并分析了测试结果。本平台经过了系统且完善的测试,各功能运行正常,可以交付使用。目前已在公司内部成功上线,用户反馈良好,数量也在稳定增长,达到了本平台的预期目标,从长远角度考虑,也为公司带来一定的经济效益。
基于Hadoop的深度学习分布式训练平台的设计与实现
这是一篇关于深度学习,分布式训练平台,TensorFlow,YARN的论文, 主要内容为分布式机器学习当前已成为人工智能最热门的研究领域之一,随着大数据的逐渐兴起,数据开始发生爆炸式的增长,传统的机器学习在单机上进行庞大的数据存储和计算相对困难,因此,将模型部署到多台机器上进行分布式计算是一种必要的解决方法。针对上述问题,基于Hadoop的深度学习分布式训练平台支持Tensor Flow、Py Torch等深度学习框架进行分布式训练,支持工作流的图形化配置、部署与管理,以及多种算法的超参数优化等功能。本平台按功能可划分为三个模块:任务管理模块、模型训练模块和模型优化模块。任务管理模块和模型优化模块通过Web页面提供给用户进行交互操作,而模型训练模块屏蔽了用户操作,直接由服务器端启动Hadoop YARN程序来实现。本文通过用例图等对每个模块进行了需求分析,然后对平台进行了架构设计、功能模块设计和数据库设计,其中使用类图等分别介绍了三个功能模块的详细设计。本平台主要使用JAVA语言,采用MVC模式,基于Spring Boot框架进行了实现,同时后端服务器采用了My SQL关系型数据库。最后通过黑盒测试对平台进行了功能测试并分析了测试结果。本平台经过了系统且完善的测试,各功能运行正常,可以交付使用。目前已在公司内部成功上线,用户反馈良好,数量也在稳定增长,达到了本平台的预期目标,从长远角度考虑,也为公司带来一定的经济效益。
基于Hadoop的深度学习分布式训练平台的设计与实现
这是一篇关于深度学习,分布式训练平台,TensorFlow,YARN的论文, 主要内容为分布式机器学习当前已成为人工智能最热门的研究领域之一,随着大数据的逐渐兴起,数据开始发生爆炸式的增长,传统的机器学习在单机上进行庞大的数据存储和计算相对困难,因此,将模型部署到多台机器上进行分布式计算是一种必要的解决方法。针对上述问题,基于Hadoop的深度学习分布式训练平台支持Tensor Flow、Py Torch等深度学习框架进行分布式训练,支持工作流的图形化配置、部署与管理,以及多种算法的超参数优化等功能。本平台按功能可划分为三个模块:任务管理模块、模型训练模块和模型优化模块。任务管理模块和模型优化模块通过Web页面提供给用户进行交互操作,而模型训练模块屏蔽了用户操作,直接由服务器端启动Hadoop YARN程序来实现。本文通过用例图等对每个模块进行了需求分析,然后对平台进行了架构设计、功能模块设计和数据库设计,其中使用类图等分别介绍了三个功能模块的详细设计。本平台主要使用JAVA语言,采用MVC模式,基于Spring Boot框架进行了实现,同时后端服务器采用了My SQL关系型数据库。最后通过黑盒测试对平台进行了功能测试并分析了测试结果。本平台经过了系统且完善的测试,各功能运行正常,可以交付使用。目前已在公司内部成功上线,用户反馈良好,数量也在稳定增长,达到了本平台的预期目标,从长远角度考虑,也为公司带来一定的经济效益。
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