Video: Getting started with Firebase Analytics, BigQuery - Firecasts 2024
Mengkonversi model statistik untuk berjalan secara paralel adalah tugas yang menantang. Dalam paradigma tradisional untuk pemrograman paralel, akses memori diatur melalui penggunaan benang - sub-proses yang dibuat oleh sistem operasi untuk mendistribusikan memori bersama tunggal di beberapa prosesor.
Faktor-faktor seperti kondisi ras antara benang yang bersaing - ketika dua atau lebih benang mencoba mengubah data bersama secara bersamaan - dapat mempengaruhi kinerja algoritme Anda, serta mempengaruhi ketepatan hasil statistik yang dihasilkan program Anda - terutama untuk analisis yang telah lama berjalan dari sampel berukuran besar.
Pendekatan pragmatis untuk masalah ini adalah mengasumsikan bahwa tidak banyak ahli statistik yang akan mengetahui seluk beluk MapReduce (dan sebaliknya), dan Anda juga tidak dapat mengetahui bahwa semua perangkap tersebut pemrograman paralel itu memerlukan. Kontributor proyek Hadoop memiliki (dan terus mengembangkan) alat statistik dengan kenyataan ini dalam pikiran.
Hasilnya: Hadoop menawarkan banyak solusi untuk menerapkan algoritma yang diperlukan untuk melakukan pemodelan dan analisis statistik, tanpa membebani ahli statistik dengan pertimbangan pemrograman paralel yang bernuansa.
