Spark上的深度学习框架BigDL 介绍
网址：https://github.com/intel-analytics/BigDL
BigDL: Distributed Deep Learning Library for Apache Spark https://bigdl-project.github.io/
Intel开源了基于Apache Spark的分布式深度学习框架BigDL。BigDL借助现有的Spark集群来运行深度学习计算，并简化存储在Hadoop中的大数据集的数据加载。
BigDL适用的应用场景主要为以下三种：
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直接在Hadoop/Spark框架下使用深度学习进行大数据分析（即将数据存储在HDFS、HBase、Hive等数据库上）；
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在Spark程序中/工作流中加入深度学习功能；
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利用现有的 Hadoop/Spark 集群来运行深度学习程序，然后将代码与其他的应用场景进行动态共享，例如ETL（Extract、Transform、Load，即通常所说的数据抽取）、数据仓库（data warehouse）、功能引擎、经典机器学习、图表分析等。
运行于Spark集群上
Spark是被工业界验证过的，并有很多部署的大数据平台。BigDL针对那些想要将机器学习应用到已有Spark或Hadoop集群的人。
对于直接支持已有Spark集群的深度学习开源库，BigDL是唯一的一个框架。
BigDL可以直接运行在已有Spark集群之上，和Spark RDD, DataFrame/DataSet直接接口，不需要额外的集群数据加载，从而大大提高从数据抽取到深度学习建模的开发运行效率。用户不需要对他们的集群做任何改动，就可以直接运行BigDL。BigDL可以和其它的Spark的workload一起运行，非常方便的进行集成。
BigDL库支持Spark 1.5、1.6和2.0版本。BigDL库中有把Spark RDDs转换为BigDL DataSet的方法，并且可以直接与Spark ML Pipelines一起使用。
BigDL是基于Apache Spark的分布式深度学习框架，借助现有的Spark集群来运行深度学习计算，并简化存储在Hadoop中的大数据集的数据加载。
1.1丰富的深度学习支持。模拟Torch之后，BigDL为深入学习提供全面支持，包括数字计算（通过Tensor）和高级神经网络 ; 此外，用户可以使用BigDL将预先训练好的Caffe或Torch模型加载到Spark程序中。
1.2极高的性能。为了实现高性能，BigDL在每个Spark任务中使用英特尔MKL和多线程编程。因此，在单节点Xeon（即与主流GPU 相当）上，它比开箱即用开源Caffe，Torch或TensorFlow快了数量级。
1.2有效地横向扩展。BigDL可以通过利用Apache Spark（快速分布式数据处理框架），以及高效实施同步SGD和全面减少Spark的通信，从而有效地扩展到“大数据规模”上的数据分析
2.为了满足什么应用场景
2.1直接在Hadoop/Spark框架下使用深度学习进行大数据分析（即将数据存储在HDFS、HBase、Hive等数据库上）；
2.2在Spark程序中/工作流中加入深度学习功能；
2.3利用现有的 Hadoop/Spark 集群来运行深度学习程序，然后将代码与其他的应用场景进行动态共享，例如ETL（Extract、Transform、Load，即通常所说的数据抽取）、数据仓库（data warehouse）、功能引擎、经典机器学习、图表分析等。
3.核心技术点是那些
BigDL的API是参考torch设计的，为用户提供几个模块：
Module： 构建神经网络的基本组件，目前提供100+的module，覆盖了主流的神经网络模型。
Criterion：机器学习里面的目标函数，提供了十几个，常用的也都包含了。
Optimizer：分布式模型训练。包括常用的训练算法（SGD，Adagrad），data partition的分布式训练。
4.同类对比
速度对比：BigDL目前的测试结果是基于单节点Xeon服务器的（即，与主流GPU相当的CPU），在Xeon上的结果表明，比开箱即用的开源Caffe，Torch或TensorFlow速度上有“数量级”的提升，最高可达到48倍的提升。而且能够扩展到数十个Xeon服务器
语言对比：Caffe和Torch主要使用C++架构，bigDL主要使用Scala开发
对GPU的支持：caffe和Torch对GPU有较好的支持，但不同版本接口不兼容，BigDL不支持
5.优势劣势
优势：
针对每个Spark task使用了多线程编程。
BigDL使用英特尔数学内核库（Intel MKL）来得到最高性能要求
使用BigDL，由caffe和torch创建的模型可以加载到Spark程序并运行。Spark还允许跨集群的高效扩展。
劣势：对机器要求高 jdk7上运行性能差 在CentOS 6和7上，要将最大用户进程增加到更大的值（例如514585）; 否则，可能会看到错误，如“无法创建新的本机线程”。
训练和验证的数据会加载到内存，挤占内存
6.发展前景
BigDL 是基于Spark的深度学习库，对大数据的实现有着非常好的契合度，也有着比较全面的API，非常适合直接在Hadoop/Spark框架下使用深度学习进行大数据分析。但与其他深度学习框架相比，开源时间较短，发展不成熟,对GPU并没有良好的支持，是intel为了提高自家处理器的竞争能力而设计的，如果能整合加入对GPU的支持，发展前景将会很好。
原文：http://blog.csdn.net/sinat_34233802/article/details/68942828