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La conversione di modelli statistici da eseguire in parallelo è un compito impegnativo. Nel paradigma tradizionale per la programmazione parallela, l'accesso alla memoria è regolato tramite l'uso di threads - processi secondari creati dal sistema operativo per distribuire una singola memoria condivisa su più processori.
Fattori come le condizioni di gara tra i fili in competizione - quando due o più thread cercano di cambiare i dati condivisi allo stesso tempo - possono influenzare le prestazioni del tuo algoritmo, oltre che influenzare la precisione dei risultati statistici che il tuo programma emette, in particolare per analisi a lungo termine di grandi serie di campioni.
Un approccio pragmatico a questo problema è di presumere che non molti statistici conosceranno i dettagli di MapReduce (e viceversa), né si può prevedere che saranno a conoscenza di tutte le insidie quella programmazione parallela comporta I contributori al progetto Hadoop hanno (e continuano a sviluppare) strumenti statistici con queste realtà in mente.
Il risultato: Hadoop offre molte soluzioni per implementare gli algoritmi necessari per eseguire la modellazione e l'analisi statistica, senza sovraccaricare lo statistico con considerazioni di programmazione parallela sfumate.
