剧集
为大数据启用 R 的体系结构元素
替换为 Mark Hornick
useR！2017：为 Bi 启用 R 的体系结构元素...
关键字：大数据、机器学习、可伸缩性、高常量计算、图形分析
网页：https://oracle.com/goto/R
大数据引起了人们的注意，但企业如何从不断增长的企业 数据湖 或 数据库中找到的价值提取价值。 从大数据中提取价值需要高性能和可缩放的工具- 无论是在硬件和软件中。 越来越多的企业采用大规模机器学习和图形分析项目，目标是构建模型和分析涉及数十亿行表的图形，或将分析分区成千上万甚至数百万个组件。
数据科学家需要解决从建模单个客户行为到了解聚合行为，或探索图形中节点的中心性，以及监视物联网中的传感器是否存在异常行为的用例。 虽然 R 被引用为最常用的统计语言，但可伸缩性和性能的限制通常限制其用于大数据。 在此演讲中，我们将介绍支持高性能和可伸缩性的体系结构元素，重点介绍使用 R 的 Hadoop/Spark 和数据库平台上的方案。我们演示了 Oracle Advanced Analytics 的 Oracle R Enterprise 组件和用于 Hadoop 的 Oracle R 高级分析如何在大数据上使用 R 来实现可伸缩性和性能。
useR！2017：为 Bi 启用 R 的体系结构元素...
关键字：大数据、机器学习、可伸缩性、高常量计算、图形分析
网页：https://oracle.com/goto/R
大数据引起了人们的注意，但企业如何从不断增长的企业 数据湖 或 数据库中找到的价值提取价值。 从大数据中提取价值需要高性能和可缩放的工具- 无论是在硬件和软件中。 越来越多的企业采用大规模机器学习和图形分析项目，目标是构建模型和分析涉及数十亿行表的图形，或将分析分区成千上万甚至数百万个组件。
数据科学家需要解决从建模单个客户行为到了解聚合行为，或探索图形中节点的中心性，以及监视物联网中的传感器是否存在异常行为的用例。 虽然 R 被引用为最常用的统计语言，但可伸缩性和性能的限制通常限制其用于大数据。 在此演讲中，我们将介绍支持高性能和可伸缩性的体系结构元素，重点介绍使用 R 的 Hadoop/Spark 和数据库平台上的方案。我们演示了 Oracle Advanced Analytics 的 Oracle R Enterprise 组件和用于 Hadoop 的 Oracle R 高级分析如何在大数据上使用 R 来实现可伸缩性和性能。
想提供反馈？ 在此处提交问题。