大数据分布式计算框架简介
mapreduce在大数据处理中的作用
mapreduce在大数据处理中的作用一、引言随着大数据时代的到来，数据量越来越庞大，传统的数据处理方法已经无法胜任。
为了解决这个问题，谷歌公司在2004年提出了一种分布式计算框架——MapReduce，该框架可以对大规模数据进行高效处理，并且具有可扩展性和容错性等优点。
本文将详细介绍MapReduce在大数据处理中的作用。
二、MapReduce框架概述1. MapReduce框架基本原理MapReduce框架是一种分布式计算模型，它将一个大规模的任务分成若干个小任务，并行地执行这些小任务。
具体来说，MapReduce 框架包含两个阶段：映射（map）阶段和归约（reduce）阶段。
在映射阶段中，每个节点都会对输入数据进行处理，并将处理结果输出为键值对；在归约阶段中，所有节点将相同键值对的结果进行合并并输出最终结果。
2. MapReduce框架主要组件MapReduce框架主要由以下三个组件构成：（1）JobTracker：负责管理整个作业的执行过程，在其中分配任务给各个节点，并监控各个节点的状态。
（2）TaskTracker：负责执行具体的任务，在其中执行Map和Reduce操作，并将处理结果输出到HDFS中。
（3）HDFS：分布式文件系统，用于存储大规模数据。
三、MapReduce框架在大数据处理中的作用1. 高效的数据处理能力MapReduce框架采用分布式计算的方式，可以将一个大规模的任务分成若干个小任务，在多个节点上并行地执行这些小任务。
这种方式可以充分利用集群中的计算资源，提高数据处理速度。
同时，MapReduce框架还支持本地化计算，即将计算任务尽可能地分配到离数据源较近的节点上，减少网络传输带来的开销。
2. 可扩展性MapReduce框架具有良好的可扩展性。
由于它采用了分布式计算的方式，可以通过增加节点数量来扩展集群规模，以应对不断增长的数据量。
同时，MapReduce框架还支持动态添加和删除节点等操作，使得集群规模更加灵活。
Python中的大数据处理和分布式计算框架
Python中的大数据处理和分布式计算框架在当今的数据时代中，数据量越来越大，对数据的处理和分析需要更强大的计算能力和更高效的方法。
Python作为一种广泛应用的编程语言，也出现了许多用于大数据处理和分布式计算的框架。
1. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的大数据处理框架，它通过将大数据集分布在多个计算机集群上进行处理，实现了大规模数据的分布式存储和计算。
Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储大量数据，并使用MapReduce来进行并行计算。
在Python中，通过Hadoop Streaming可以将Python程序与Hadoop集群进行集成，从而实现大规模数据的分析和处理。
2. Apache SparkApache Spark是另一个强大的大数据处理和分布式计算框架，它在处理大规模数据时比Hadoop更加高效。
Spark使用弹性分布式数据集（RDD）来存储和操作数据，可以进行更快速的数据处理和分析。
在Python中，Spark提供了PySpark接口，可以使用Python编写Spark程序，并通过Spark集群进行分布式计算。
3. DaskDask是一个用于Python的灵活的分布式计算框架，它可以用于处理大规模的数据集。
Dask可以在单台机器上进行计算，也可以扩展到多台机器上进行分布式计算。
Dask提供了类似于NumPy和Pandas的API，可以直接在大规模数据集上进行快速的数据处理和分析。
通过Dask的分布式调度器，可以实现任务的并行执行和数据的分布式计算。
4. PySparkPySpark是Python编写的Spark程序的接口，它可以无缝地集成Python和Spark的功能。
PySpark提供了和Spark相同的API，可以进行快速的数据分析和处理。
通过PySpark，可以使用Python编写复杂的Spark程序，并利用Spark的分布式计算能力进行数据处理。
开源大数据处理框架技术综述
开源大数据处理框架技术综述随着移动设备、云计算、物联网、人工智能等技术的迅猛发展，数据量呈爆炸式增长，如何高效地处理大数据成为了新时代的挑战。
而开源的大数据处理框架技术，给企业和科研人员提供了一种低成本、高效率、可扩展、可定制的数据处理解决方案。
一、HadoopHadoop是由Apache基金会开发的一个开源框架，主要用于分布式存储和处理海量数据。
它采用了分布式计算、容错机制等多种技术，能够快速高效地处理大规模数据。
Hadoop主要包含两个核心模块，即Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
HDFS是分布式文件系统，支持用户在集群中存储和访问数据，MapReduce则是一种分布式计算框架，能够将大数据集分成多个小片段，并行地进行计算。
Hadoop生态系统中还有很多与之配套的工具和框架，如Hive、Pig、Mahout、Zookeeper等。
二、SparkSpark是另一种开源大数据处理框架，主要用于对海量数据进行分布式计算和处理。
它是对Hadoop MapReduce计算模型的一种改进和升级。
相比Hadoop MapReduce，Spark更加高效、灵活、可扩展性强。
Spark提供了一种基于内存的计算模型，能够快速处理数据，并且支持多种数据源和格式。
Spark生态系统中还有很多与之配套的工具和框架，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 等。
三、FlinkFlink是由Apache基金会开发的另一种开源大数据处理框架，主要用于流式数据处理和批处理。
它支持多种数据源和格式，并能够实现快速高效的实时计算。
Flink的数据处理模型是基于事件流（stream）的，能够将流式数据转换成有序的数据集，方便后续的计算和处理。
同时，Flink还支持批处理，能够进行离线计算和处理。
四、KylinKylin是一个开源的OLAP（Online Analytical Processing）引擎，主要用于多维分析和大数据查询。
第4章大数据技术教程-MapReduce
第四章分布式计算框架MapReduce4.1初识MapReduceMapReduce是一种面向大规模数据并行处理的编程模型，也一种并行分布式计算框架。
在Hadoop流行之前，分布式框架虽然也有，但是实现比较复杂，基本都是大公司的专利，小公司没有能力和人力来实现分布式系统的开发。
Hadoop的出现，使用MapReduce框架让分布式编程变得简单。
如名称所示，MapReduce主要由两个处理阶段：Map阶段和Reduce 阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出，键值对类型可由用户定义。
程序员只需要实现Map和Reduce两个函数，便可实现分布式计算，而其余的部分，如分布式实现、资源协调、内部通信等，都是由平台底层实现，无需开发者关心。
基于Hadoop开发项目相对简单，小公司也可以轻松的开发分布式处理软件。
4.1.1 MapReduce基本过程MapReduce是一种编程模型，用户在这个模型框架下编写自己的Map函数和Reduce函数来实现分布式数据处理。
MapReduce程序的执行过程主要就是调用Map函数和Reduce函数，Hadoop把MapReduce程序的执行过程分为Map和Reduce两个大的阶段，如果细分可以为Map、Shuffle（洗牌）、Reduce三个阶段。
Map含义是映射，将要操作的每个元素映射成一对键和值，Reduce含义是归约，将要操作的元素按键做合并计算，Shuffle在第三节详细介绍。
下面以一个比较简单的示例，形象直观介绍一下Map、Reduce阶段是如何执行的。
有一组图形，包含三角形、圆形、正方形三种形状图形，要计算每种形状图形的个数，见下图4-1。
图：4-1 map/reduce计算不同形状的过程在Map阶段，将每个图形映射成形状（键Key）和数量（值Value），每个形状图形的数量值是“1”；Shuffle阶段的Combine（合并），相同的形状做归类；在Reduce阶段，对相同形状的值做求和计算。
Spark大数据处理框架入门与实践
Spark大数据处理框架入门与实践概述Spark是现今最流行的大数据处理框架之一，它可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、日志数据等。
本文将介绍Spark的基本概念与使用方法，并通过实际案例帮助读者快速掌握Spark大数据处理框架。
Spark的基本概念Spark是一种基于内存的分布式计算框架，可以将数据分布在多个节点上进行计算，从而提高计算效率。
Spark的核心理念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它是一种分布式的元素集合，通过分布式群集实现高效计算。
RDD 分为两种类型：Spark的高级API中，基于RDD构建的应用程序称为Spark Core。
Spark的优势Speed：Spark使用内存计算，因此速度要比Hadoop快。
Ease of Use：Spark的API非常友好，许多用户花费很短的时间在上手Spark上。
Unified Engine：Spark的统一计算引擎可以处理多个任务，包括批量处理、流处理等。
Real-time stream processing：Spark有流计算框架Spark Streaming，可以进行流处理。
安装Spark安装Java环境下载Spark启动SparkSpark的实践在下面的实践中，我们将从实际的案例开始使用Spark构建项目。
案例描述我们将使用Spark来分析一份数据，该数据是储格拉斯选举数据，包括每个区域的投票情况和每个候选人得票情况。
步骤1：数据探索我们先下载数据并使用Spark来分析。
下载数据分析数据在Spark中，数据可以从多种来源读取，例如HDFS、S3、HTTP等。
对于我们的数据，我们可以使用以下代码从文件中读取。
在将数据读取到Spark中之后，我们可以使用一些API来处理数据。
下面是一些示例代码，用于清理数据并返回有关储格拉斯选举的一些统计信息。
步骤2：数据处理在数据探索之后，我们需要进一步处理数据。
大数据技术简介
大数据技术简介随着信息时代的发展，大数据已经成为了当今社会中一个非常重要的概念。
大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合，这些数据集合包含了从各种来源获取的结构化和非结构化数据。
为了能够有效地处理和分析这些海量数据，大数据技术应运而生。
大数据技术是一套用于处理和分析大数据的工具和方法。
它不仅仅包括存储和管理大数据的技术，还包括数据的提取、清洗、转换和分析等方面的技术。
下面将介绍一些常用的大数据技术：1. 分布式存储系统：由于大数据的规模庞大，传统的关系型数据库无法存储和处理这些数据。
因此，分布式存储系统应运而生。
分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，每个节点只存储部分数据，通过分布式算法和数据复制来保证数据的可靠性和高可用性。
常见的分布式存储系统有Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Apache Cassandra等。
2. 分布式计算框架：大数据的处理需要强大的计算能力，传统的单机计算无法满足需求。
因此，分布式计算框架应运而生。
分布式计算框架将计算任务分发到多个节点上进行并行计算，从而提高计算效率和处理能力。
常见的分布式计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark等。
3. 数据清洗和转换：大数据中常常包含噪声数据和不一致的数据格式，因此需要进行数据清洗和转换。
数据清洗是指通过去除重复数据、处理缺失值和异常值等方式，使得数据更加准确和可用。
数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同的需求。
常见的数据清洗和转换工具有Apache Pig、Apache Hive 等。
4. 数据挖掘和机器学习：大数据中蕴含着大量的有价值信息，通过数据挖掘和机器学习可以从中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘是指通过各种算法和技术从大数据中提取有用的信息，如聚类、分类、关联规则挖掘等。
机器学习是指通过训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动改进性能。
常见的数据挖掘和机器学习工具有Apache Mahout、TensorFlow等。
基于Spark的大数据分布式计算框架研究
基于Spark的大数据分布式计算框架研究在当今信息时代，随着网络科技和技术的发展，数据的规模逐渐呈指数级增长。
所以，如何快速高效地处理这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。
而大数据分布式计算框架就是解决这一问题的最佳方案之一。
其中，Spark就是大数据分布式计算中备受关注的一个框架，本篇文章就将对Spark进行研究探讨。
一、Spark框架概述Spark是一个大数据分布式计算框架，它支持速度快、易于使用的API，并具有适用于内存和磁盘上的计算模式。
Spark的核心思想是将数据集合分为若干小块（分区），将这些数据分别分布到不同的计算节点上进行处理，最后将结果合并得到最终的结果。
其内部实现采用了内存计算和读取磁盘的策略，使得Spark具有了较高的运算速度。
另外，Spark的API接口非常丰富，同时也兼容Java、Scala、Python等各种编程语言，更为方便应用于不同的业务场景。
二、Spark的核心组件Spark主要包含了以下四个核心组件：1. Spark CoreSpark Core是Spark的核心组件，它提供RDD（Resilient Distributed Datasets，具有弹性的分布式数据集）的API接口，实现了快速分布式计算和物化计算功能。
Spark Core的RDD可以缓存到内存中，因此读取速度远高于Hadoop中的MapReduce。
2. Spark SQLSpark SQL是一种基于SQL的查询引擎，针对结构化数据进行SQL查询和化简，并支持使用SQL语句连接多个数据源。
除了基于SQL的查询外，Spark SQL还提供了许多有用的操作，如withColumnRenamed、groupBy和agg等函数。
3. Spark StreamingSpark Streaming是一种分布式计算模型，支持实时处理数据流。
它采用微小批处理（Micro-batch Processing）技术，将数据分为小批次处理，从而保证了高吞吐量和可扩展性。
Hadoop生态圈各个组件简介
Hadoop⽣态圈各个组件简介Hadoop是⼀个能够对⼤量数据进⾏分布式处理的软件框架。
具有可靠、⾼效、可伸缩的特点。
Hadoop的核⼼是HDFS和MapReduce,HDFS还包括YARN。
1.HDFS(hadoop分布式⽂件系统)是hadoop体系中数据存储管理的他是⼀个基础。
它是⼀个⾼度容错的的系统，能检测和应对硬件故障。
client:切分⽂件，访问HDFS，与之交互，获取⽂件位置信息，与DataNode交互，读取和写⼊数据。
namenode:master节点，在hadoop1.x中只有⼀个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。
DataNode：slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给namenode.secondary namenode:辅助namenode,分担其⼯作量：定期合并fsimage和fsedits,推送给namenode;紧急情况下和辅助恢复namenode,但其并⾮namenode的热备。
2.mapreduce(分布式计算框架)mapreduce是⼀种计算模型，⽤于处理⼤数据量的计算。
其中map对应数据集上的独⽴元素进⾏指定的操作，⽣成键-值对形式中间，reduce则对中间结果中相同的键的所有的值进⾏规约，以得到最终结果。
jobtracker：master节点，只有⼀个管理所有作业，任务/作业的监控，错误处理等，将任务分解成⼀系列任务，并分派给tasktracker. tacktracker:slave节点，运⾏map task和reducetask;并与jobtracker交互，汇报任务状态。
map task:解析每条数据记录，传递给⽤户编写的map()执⾏，将输出结果写⼊到本地磁盘（如果为map-only作业，则直接写⼊HDFS）。
reduce task:从map的执⾏结果中，远程读取输⼊数据，对数据进⾏排序，将数据分组传递给⽤户编写的reduce函数执⾏。
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GraphLab
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起源
GraphLab 是一个基于图像处理模型的开源图计算框架，由卡内基梅隆大学的 Select 实验室在2010 年提出的。2015年1月8日GraphLab筹得1850万美金， 并改名为Dato，以显示在大数据时代，该计算框架不仅可以建立图表模型，还 能够分析和处理数据。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构能使用可扩展 的机器学习系统进行大数据分析，该平台客户包括Zillow、Adobe、Zynga、 Pandora等，它们从其它应用程序中抓取数据，通过推荐系统、情感及社交网 络分析系统等将大数据理念转换为可以使用的预测应用程序。 C++
ML Optimizer致力于实现机器学习流水线建 立任务的自动化。优化器解决了对包含在MLI 和MLlib中的特征提取和机器学习算法的搜索 问题。目前，ML Optimizer正在积极的开发 过程中。
SparkR
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SparkR是AMPLab发布的一个R开发包，为Apache Spark提供了轻量的前 端。SparkR提供了Spark中弹性分布式数据集（RDD）的API，用户可以在 集群上通过R shell交互性的运行job。 SparkR应该被看作是R版Spark的轻量级前端，这意味着它不会拥有像 Scala或Java那样广泛的API，但它还是能够在R里运行Spark任务和操作数 据。除了常见的RDD函数式算子reduce、reduceByKey、groupByKey和 collect之外，SparkR也支持利用 lapplyWithPartition 对每个RDD的分区 进行操作。 AMPLab团队已经表现出了今后在SparkR中集成Spark MLlib机器学习类库 的浓厚兴趣，这样一来，算法可以无缝地并行运行而无需特别手动设定哪一 部分的算法可以并行运行
开发语言
Storm
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MapReduce 功能的简单 Storm 拓扑结构 一个普通的 Storm 拓扑结构的概念性架构
•
DAG计算模型
– – – –
Tuple：数据处理单元，一个Tuple由多个Field组成 Stream：持续的Tuple流 Spout：从外部获取数据，输出原始Tuple Bolt：接收Spout/Bolt输出的Tuple，处理，输出新Tuple
Cloudera，MapR，Hortonworks Java
商业公司
开发语言
Hadoop
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Hadoop
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Hadoop
Hadoop框架中最核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS，即为分布式文件系统， 提供了对大规模数据的存储；MapReduce则提供了对数据的分布式计算。
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大数据分布式计算框架简介
各种名词
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云平台 数据中心 集群 超级计算机
分布式计算 并行计算 云计算
分布式系统
不一定准确的理解
3
互联网连接的计算机
低速互联网络，通用硬件，分布分散
云平台 数据中心 集群 超级计算机 分布式计算 并行计算 云计算 集 群计算 高性能计算 超级计算 网格 计算
通信
数据存储
Hadoop
5
起源
Doug Cutting
Lucene Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字，是Doug的孩子给一个棕黄色的大象玩具的 命名
Google Lab的三篇论文GFS，MapReduce，BigTable —— HDFS，MapReduce，HBase
服务器的集合
高速互联网络，通用硬件，分布集中
超级计算机
超高速互联网络，专门定制的硬件，分布集中
分布式系统 并行系统
以上名词都可以对应到左边三类系统上
各种名词
4
在线处理，离线处理 流处理（流式处理），批处理（批量处理）
数据存储技术 数据处理技术
实时处理，
流数据，批量数据
统计分析 机器学习
SparkR
Storm GraphLab Parameter Server PDMiner
Apache CMU CMU CAS
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Thank You！
商业公司
Databricks
Spark
12
MLBase
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MLBase是Spark生态圈的一部分，专注于机 器学习，包含三个组件：MLlib、MLI、ML Optimizer。 MLlib是Spark的分布式机器学习库。 MLI提供特征提取和算法开发的API，引入更 高层次的机器学习编程抽象。
Petuum
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对数据和模型的并行计算进行区别对待 对于系统工程师，数据和模型并没有什么区别，它都是在内存中的一些数字 而已 当数据被并行时，它们之间是不相关的，所以不需要在它们之间进行协调； 而当模型被并行的时候，中间结果实际是相关的，所以不在过程中进行协调， 最后结果就会出错。
这种情况下我们会发现，对数据和模型的并行需要做不同的通讯和系统设计。
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•
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Spark
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Berkeley Data Analytics Stack(BDAS)
BDAS是UC Berkeley AMPLab开源的通用并行计算框架 Scala
开发语言
Scala是一种函数式面向对象语言，它融汇了许多前所未有的特性，而同时又运行于JVM 之上。 Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。它也能运行于Java ME, CLDC（Java Platform, Micro Edition Connected Limited Device Configuration）上。还有另一.NET平台的实现，不过该版本更新有些滞后。
PDMiner
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中国科学院计算技术研究所开发了基于Hadoop 的并行分布式数据挖掘平台PDMiner， 这是一个集成各种并行算法的数据挖掘工具平台，包括数据预处理（ETL）、数据挖掘算 法、结果展示等功能。 并行ETL 算法达到了线性加速比；可实现TB级海量数据的预处理及之后的并行挖掘分析处 理，且挖掘算法随节点数线性增加，加速比随之增加。其中的并行计算模式不仅包括算法 之间的并行，而且包括算法内部的并行。 该系统具有运行稳定，容错能力强，扩展性好等特点。目前已用于中国移动通信企业TB 级实际数据的挖掘
Mahout
Mahout 是Apache 旗下的一个开源项目，是一个很强大的数据挖掘工具及分布式 机器学习算法的集合, 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开 发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。 Mahout包含的算法实现主要有：推荐(Recommendation)，聚类(Clustering)， 分类(Classification)，频繁子项挖掘等。 Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。这里 说的“解决”是一个初步的概念，很多算法由于各种原因是无法用map-reduce并 行实现的。
Petuum
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设计可以有两种极端，一端是同步协议，Hadoop和Spark都是这样做的， 这在数学上可证明是对的，但也会造成效率的损失。
另一端是完全不同步，这对程序的收敛性和正确性没有任何保障。在这两端 往往可以做一个权衡。
Petuum采取中间路线，使用一种半同步的技术，让机器在有限的窗口里做 局部运算，用参数值的局部版本做运算，不与其他节点通信。当这个窗口被 突破的时候，就必须停下来等待同步。每一个线程到达窗口边界的时间是随 机的，所以最后结果是所有线程都可以在最大程度上使用窗口做运算。
Storm
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起源
Storm是Twitter开源的一个的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发， 后BackType被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。 Clojure。Clojure是Lisp语言的一种现代方言。类似于 Lisp，Clojure 支持一种 功能性编程风格，但 Clojure 还引入了一些特性来简化多线程编程（一种对创建 Storm 很有用的特性）。Clojure是一种基于虚拟机 (VM) 的语言，在Java虚拟 机上运行。
小结
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Hadoop
Apache
Yahoo!
Twister HaLoop Hama
R
Mahout RHdoop
Weka
YALE（RapidMiner） KNIME
Spark Berkeley
Apache
UC
Pentaho
MLBase
Orange
SPSS SAS
开发语言
GraphLab
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Petuum
19
起源
卡内基梅隆大学
ICML 2014程序主席 邢波
C++
开发语言
Petuum
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Eric Xing指出，一方面，很多机器学习学者由于本身训练局限或者习惯思维 的缘故，对系统知识通常并不了解，他们看到一百台机器跟一台机器的差别 只不过乘了一百，中间的代价或者机器的失效几率他们可以都不太考虑，所 以他们的算法主要是针对数学上的正确性或者是迭代算法迭代次数的减少性， 但是他们不会钻研算法到底在一个真实的机器群上怎么运作。 另一方面，系统工程师对机器学习或者统计学习原理、技术并不见得非常精 通，他们所需要实现的目标是尽可能实现极高的迭代输出，修正由于机器造 成的一些损耗，所以他们会发展一些非常可靠、非常高通的技术，而忽视了 机器学习的特点。