本篇内容介绍了“BigDL有什么特性”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
特性：
丰富的深度学习支持。BigDL 模仿 Torch，提供对深度学习的全方位支持，包括数值计算(通过Tensor)和高层次神经网络。此外，用户可以使用 BigDL 将预训练的 Caffe 或 Torch 模型加载到 Spark 程序中。
极其高的性能。为了达到高性能，BigDL 在每个 Spark 任务中使用 Intel MKL和多线程编程。因此，它比单节点 Xeon 上的开箱即用的 Caffe、Torch 或 TensorFlow 快几个数量级。
有效地横向扩展。 BigDL 可以通过利用 Apache Spark 以及高效实施同步 SGD， 全面减少 Spark 上的通信，有效地向外扩展，以“大数据规模”执行数据分析。
使用场景：
你想要在在大数据云(Hadoop/Spark)分析(存储在如 HDFS、HBase、Hive上的)海量数据。
你想向你的大数据(Spark)程序和/或工作流添加深度学习功能(训练或者预测)。
你想利用已有的 Hadoop/Spark 集群来运行深度学习程序，然后可以与其他工作负载动态共享(例如，ETL、数据仓库、功能引擎、经典机器学习、图像分析等)。
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