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  下图是传统实现方法和并行化方法在性能上的对比关系,可以看出,随着数据样本数量的增加,传统方法的时间消耗增加得很快。

  显然,可以让多个工作人员一起数,有两种方法。一是,让所有工作人员围着这堆硬币数;另一种方法是把这堆硬币大概平均分一下,每个人自己去数。

  Kmeans是数据聚类中经典方法之一,在上述Map Reduce框架中,其并行化方法如图所示。

  4. 这样每个小组长负责一个类,在收到所有样本数据后,对这些数据计算新的中心。

  3. 每个计算节点完成后,按照中心与样本的对应关系,将样本数据传给相应的小组长。

  上述过程其实就是Map Reduce的计算原理,员工是Map节点,组长是Reduce节点,老板负责分配和记录最终结果,是总控。

  在投币乘车的年代里,公交公司每天会收到大量的硬币,假如公司要数一下某一天收到的硬币中一角、五角、一元三种硬币的个数。

  前一种方法看起来很好,但是有的人在数数时,喜欢“1、2、3...”地发声来数,从而严重干扰其他人。所以第二种是不错的选择。每个人数完之后,报告给公司老板,老板把每个人一角、五角、一元三种硬币的个数分别加一下就可以得到结果。这样,如果5个人来数,那么两个多小时就可以完成任务了。这种数法就是并行化方法。

  这样,员工数完之后,需要把结果报告给不同的组长,即一角的个数报告给A,五角的个数报告给B,一元的个数报告给C。任务分工也很清晰。

  1. 对输入的数据集进行分割,老板按照一定原则分给各个计算节点(员工),并随机选择聚类的初始中心。

  2. 每个计算节点负责分给自己的所有数据样本,对每个样本计算与每个聚类中心的距离,记录每个样本的最近中心,即(样本、最近中心)。

  还是以数硬币为例,尽管对硬币进行了大概的平均分配,但总是有人快有人慢,老板如果都要在现场等结果就不太合理了。因此,可以对这种人员结构做个调整,比如设置三个小组长A、B、C,分别负责汇总一角、五角、一元三种硬币个数,等收齐后再报告老板。

  问题本身很简单,三岁小孩都能区分这些硬币,但问题是硬币数量太大,一个工作人员来数要花多少时间? 假如每分钟能区分60个硬币,5万个硬币就需要数10几个小时。

  同样,大数据分析计算方法也采取类似的思路。在目前的计算平台中,并行化大都以Map Reduce为计算框架,每个人就相当于这个计算框架中的一台计算机,独立完成任务。当然这种计算框架为了能更具有普遍适应性,就对参与计算的所有计算机进行了适当组织。

  5. 每个小组长将计算结果(类中心)报告给老板,老板根据Kmeans的收敛条件判断是否要进行第2-4步骤迭代,直到完成任务。