如何在大数据系统中实现机器学习工作流？

大数据系统中的机器学习工作流涉及使用大规模分布式数据基础设施构建、部署和管理机器学习模型。关键概念包括分布式数据存储（如HDFS、云对象存储）、分布式处理框架（Spark、Flink）和工作流编排工具（Airflow、Kubeflow Pipelines）。这使得能够对传统系统无法处理的大规模数据集进行预测分析和复杂模式识别，应用于推荐引擎、欺诈检测和物联网分析等领域。 其核心原则是利用分布式计算来处理大数据的规模。关键组件包括数据摄取/准备工具、用于特征工程和模型训练的分布式计算引擎（Spark MLlib、Spark上的TensorFlow）、模型存储以及可扩展的服务基础设施（API、容器化）。这种方法需要管理数据版本控制、特征存储、管道依赖、模型可重现性和可扩展推理，以克服大数据固有的容量、速度和多样性挑战。 实施涉及多个不同阶段：1. **数据准备**：将原始数据摄取到分布式存储中，进行清理、转换和创建特征（通常使用Spark或Flink作业）。2. **模型开发与训练**：开发训练代码，利用分布式框架进行可扩展训练，并调整超参数（可能使用Horovod等库）。3. **验证与部署**：评估模型性能，打包模型，并部署用于可扩展推理（例如，在Kubernetes上使用REST API）。4. **编排与监控**：使用Airflow或Kubeflow Pipelines等工具自动化工作流执行、安排再训练，并监控生产环境中的模型性能和数据漂移。通过在海量数据集上自动执行复杂的预测任务，这为业务带来了价值。