如何在Hadoop 2.0上实现深度学习？ - 文章 - 伯乐在线 http://blog.jobbole.com/84619/
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鉴于深度学习天生就继承了迭代性，MapReduce模式可能不太适合运行这些算法。然而Hadoop 2.0 和 基于Yarn的资源管理出现后，我们就可以写出迭代式应用，因为我们可以很好的控制应用占用的资源。我们使用了IterativeReduce， 它是一个在Hadoop YARN里写迭代式算法的一个简单抽象，然后我们就能把它部署到某个运行Hadoop 2.4.1的Paypal集群里。
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特别要提到的是，客户端程序和ResourceManager之间通信采用了YarnClient API。还采用了AMRMClient和AMNMClient在ApplicationMaster和ResourceManager以及NodeManager之间通信。
首先我们使用YarnClient API将程序提交给YARN resource manager
提交之后，YARN resource manager 运行 application master，它将根据需要负责分配和释放工作节点容器。 application master采用AMRMClient与resource manager进行通信。
application master 采用 NMClient API在容器中运行来自application master的命令。
application master运行工作节点容器后，它会立即设置端口用来和工作节点通信。对于我们的深度学习来说，我们给原本的IterativeReduce接口添加了一些方法，用来实现参数初始化，逐层训练和微调信号。IterativeReduce采用Apache Avro IPC进行主节点-工作节点通信。
下面的代码段展示了主节点-工作节点在分布式训练中的一系列步骤。主节点把初始参数发送给工作节点，然后工作节点基于自己的数据对RBM进行训练。训练完成后，它将结果发送给主节点，主节点会将结果进行合并。整个迭代完成后，主节点开始back propagation（反向传播算法）微调阶段，标志着主节点流程结束。
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Hadoop Yarn框架带有更精细的集群资源控制，它能为我们提供这种灵活性。
