MPI 数据挖掘库

Question

是否有任何数据挖掘库正在使用（或可供使用）MPI（按摩传递接口）？我正在寻找类似于 Apache Mahout 但可以轻松集成到 MPI 环境中的东西。

我想使用 MPI 的原因是配置（与 Hadoop 相比）很容易。 还是在数据挖掘场景中使用 MPI 没有意义？

Answer 1

没有理由说明 MPI（这是一个概念，而不是软件本身！）一定比 Hadoop/Mahout 更容易安装。事实上，后两者目前是一团糟，特别是因为它们的 Java 库混乱。 Apache Bigtop 试图让它们更易于安装，一旦你弄清楚了一些基础知识就可以了。

但是：

• 如果您的数据很小（即可以在单个节点上处理），请不要安装集群解决方案，您需要支付开销。 Hadoop 在单个主机上没有多大意义。使用 Weka、ELKI、RapidMiner、KNIME 等。
• 如果您的数据很大，您将希望尽量减少数据传输。这就是 Hadoop/Mahout 的优势所在，可以最大限度地减少数据传输。典型的消息传递 API 无法以相同的方式扩展数据量大的操作。

有一些努力，例如 Apache Hama，与 MPI 的东西恕我直言非常相似。它基于消息，但是它们通过屏障同步进行批量处理。它还可能在发送之前进行一些消息聚合以减少流量。

Answer 2

我强烈推荐graphlab。目前，graphlab 是一种分布式图形并行 API，其工具包包括

• 主题建模
• 协同过滤
• 聚类
• 图形模型

http://docs.graphlab.org/toolkits.html

GraphLab 是一个基于图的高性能分布式计算框架，用 C++ 编写。虽然 GraphLab 最初是为机器学习任务而开发的，但它在广泛的其他数据挖掘任务中取得了巨大成功；比其他抽象性能好几个数量级。

GraphLab 特点：

统一的多核和分布式 API：一次写入可在共享和分布式内存系统中高效运行 性能优化：优化的 C++ 执行引擎利用广泛的多线程和异步 IO 可扩展性：GraphLab 使用复杂的新算法智能地放置数据和计算 HDFS 集成：直接从 HDFS 访问您的数据 强大的机器学习工具包：轻松将大数据转化为可操作的知识

Answer 3

这个想法没有意义，我认为你有一些误解，MPI 更适用于紧密耦合的系统，我 99% 肯定不会将消息发送到外部位置，但是你可以处理或分析数据使用 MPI 更快（取决于您的硬件）。我的 2 美分是你最好使用AMQP 协议开源实现之一，我会说 zeromq 是你最好的选择，然后处理你在 R 或 python 中获得的所有数据，或者如果你的数据集非常大MPI。另一种选择是，您可以在连接并运行 MPI 的不同机器上调用串行库，因为它们都单独连接到 Internet。 R 真的很容易用 MPI 调用，python 也是如此。