机器学习框架在CDH6.x平台中的部署与应用

# 1. 绪论
1.1 机器学习在大数据平台中的应用及重要性
1.2 CDH6.x平台简介与特点
## 机器学习框架概述
2.1 机器学习框架的作用和分类
2.2 在CDH6.x平台上常用的机器学习框架介绍
### 3. CDH6.x平台上的机器学习框架部署

机器学习框架的部署是在CDH6.x平台上进行机器学习应用开发的重要环节，本章将介绍在CDH6.x平台上部署机器学习框架的步骤和注意事项。

#### 3.1 CDH6.x平台上机器学习框架的安装和配置

在CDH6.x平台上部署机器学习框架，首先需要进行相应框架的安装和配置。以TensorFlow为例，我们将介绍如何在CDH6.x平台上安装和配置TensorFlow。

1. 安装TensorFlow：

   pip install tensorflow

2. 配置TensorFlow集群：

   cluster = tf.train.ClusterSpec({"worker": ["localhost:2222", "localhost:2223"],
                                   "ps": ["localhost:2224"]})

3. 配置环境变量：

   export TF_CONFIG='{"cluster": {"worker": ["localhost:2222", "localhost:2223"], "ps": ["localhost:2224"]}, "task": {"type": "worker", "index": 0}}'

#### 3.2 CDH6.x平台与机器学习框架的集成与部署

除了安装和配置外，CDH6.x平台还提供了与机器学习框架集成的便捷方式，例如通过Cloudera Manager进行集群的管理和监控，以及通过CDH6.x平台的数据存储和计算资源进行机器学习模型的部署和运行。在集成部署时，需要考虑数据的读取和存储、计算资源的分配以及安全权限的管理等方面的问题。同时，针对不同的机器学习框架和应用场景，还需要考虑性能调优、容错处理等相关问题。

在下一节中，我们将介绍机器学习框架在CDH6.x平台中的应用案例，以及如何进行数据预处理和模型训练等实际操作。
### 4. 机器学习在CDH6.x平台中的应用案例

#### 4.1 机器学习框架在CDH6.x平台中的数据预处理和特征工程

在CDH6.x平台上，我们可以利用机器学习框架进行数据预处理和特征工程，以准备数