Inserito il: Sep 20, 2018
È ora possibile utilizzare TensorFlow 1.9.0, il famoso framework per l’apprendimento automatico e profondo, ed S3 Select con Apache Spark in Amazon EMR release 5.17.0. È possibile unire le librerie di Tensorflow a Spark, strumento di elaborazione dei Big Data, in EMR per rendere più rapido il processo di addestramento del modello allineando i parametri di addestramento. Il modello addestrato può quindi essere trasmesso a tutti i nodi del cluster per applicare una procedura di inferenza distribuita su una grande quantità di dati, per i quali un solo nodo sarebbe insufficiente. TensorFlow in EMR è provvisto di TensorBoard, un tool di visualizzazione che permette di visualizzare e correggere il flusso del grafico tensore in tempo reale, capire gli effetti delle tue scelte di progettazione e ottimizzare il tuo modello in molti altri modi. La versione di TensorFlow in EMR varia a seconda del tipo di istanza usata per il cluster.
Con EMR release 5.17.0 puoi usare S3 Select con Spark. In questo modo Spark può eseguire una query selettiva su un sottoinsieme di dati da un oggetto di grandi dimensioni in S3. Questo migliora le prestazioni di funzionamento, riducendo la quantità di dati da trasferire e analizzare nel cluster EMR. In più, grazie a questa versione, è possibile configurare JupyterHub in EMR per salvare i notebook direttamente su S3. Puoi anche utilizzare le versioni aggiornate di Apache Flink 1.5.2, Apache HBase 1.4.6 e Presto 0.206.
Con la release 5.17.0 è possibile creare un cluster Amazon EMR scegliendo l'etichetta "emr-5.17.0" tramite Console di gestione AWS, interfaccia a riga di comando o kit SDK. Puoi selezionare TensorFlow, Flink, HBase e Presto per installare queste applicazioni all'avvio del cluster EMR. Consulta la documentazione di Amazon EMR per ulteriori informazioni su EMR versione 5.17.0, TensorFlow 1.9.0, S3 Select con Spark, Flink 1.5.2, HBase 1.4.6 e Presto 0.206.
Amazon EMR versione 5.17.0 è ora disponibile in tutte le regioni supportate per Amazon EMR.
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