Category: Big Data & Machine Learning

[K8S] On-Demand Spark Cluster on AKS

最近在研究如何在 K8S 上面跑一個 On-Demand 的 Spark Cluster 服務,基本上有兩條路可以走,一條是利用 k8s 的 Deployment 來自建 Spark Cluster,另外一條路則是利用 Kubernetes 既有與 Spark 對接的介面 (這邊是利用 spark-submit) 來實作,概念上就是直接執行一個類似下方的指令,所以想要擁有一個 On-Demand Spark Cluster on AKS 這兩種方法個有什麼優劣?

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[Spark] 建置自己的 Spark History Server

進入大數據的世界,基本上脫離不了使用 Spark 這個平行運算的框架,把問題拆小之後,利用螞蟻雄兵的力量可以更容易解決問題,這也是離散數學裡面提到的 Divide and Conquer 的概念,檸檬爸之前有寫過一些介紹 Spark 的文章,也有介紹如何在 Azure 的雲端平台裡面去開啟 On Demand 的 Spark Cluster。本篇要來介紹在運行 Spark Cluster 的時候一定不要忘記要開的 Spark History Server,本篇參考 aztk 的程式碼與 Spark 3.0.1 關於 Monitoring 的網頁,介紹怎麼使用 Spark History Server 。

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apache-spark

安裝 Spark 到遠端伺服器

Apache Spark 是一個平行運算的運算平台,由於他在處理不同檔案格式都有強大的資源庫支援,所以如果 leverage 來進行一些資料處理的開發很合適,另外 Spark 可以使用 local 或是 yarn 模式,使用 local 模式開發的進入障礙不會很大,本篇說明如何安裝 Spark 到遠端伺服器上面,部署並執行 spark 的程式!

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[Big Data] Azure Batch Auto Scaling

在上一篇我們介紹了 Azure 提供的雲端運算資源,例如 Databricks, HDInsight, Azure Batch 等等,利用 AZTK 可以快速部署一個運算的群集,用戶可以指定 Dedicated Nodes 的數量和 Low Priority Nodes 的數量,本篇想要介紹 Azure Batch Auto Scaling 的功能以及如何使用,詳細可以參考以下文章。

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PCA 主成份分析

[ML] PCA 主成份分析

本篇想要介紹一下 Principle Component Analysis, PCA 主成份分析這一個方法背後的數學理論與物理意義,參考的是台大資工系林軒田教授的講義,在林教授的講解過程中,PCA 其實是 Auto-Encoder 中的一個線性特例,如果從 Auto-Encoder 的角度來看 PCA 的話可以更加了解 PCA 主成份分析的物理意義!

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