| HPCC Systems | 
 HPCC системы от LexisNexis Solutions предлагают платформу суперкомпьютеров для предприятий по переработке и решении аналитических задач с большими данными. 
В качестве альтернативы устаревшей технологии, HPCC система состоит из единой архитектуры, последовательно ориентированного на данные программного языка и двух технологических платформ: Thor Data Refinery Cluster и Roxie Rapid Data Delivery Cluster. Ядром платформы является Enterprise Control Language (ECL), который декларированный и ориентированный на данные язык программирования для крупномасштабного управления данными и обработки запросов. ECL используется, чтобы выразить алгоритмы данных по всей платформе HPCC Systems. Встроенная библиотека аналитики для машинного обучения и встроенный бизнес-анализ обеспечивает полноценное решение по приёму и обработке данных. Thor и Roxie предлагаются на AWS и могут быть настроены с помощью Instant Cloud Solution.
------------------------
Восстановление сайтов из Вебархива
Размещение по доскам объявлений России
ТРИО теплый пол отзыв
Заработок на сокращении ссылок
Earnings on reducing links
Код PHP на HTML сайты
В качестве альтернативы устаревшей технологии, HPCC система состоит из единой архитектуры, последовательно ориентированного на данные программного языка и двух технологических платформ: Thor Data Refinery Cluster и Roxie Rapid Data Delivery Cluster. Ядром платформы является Enterprise Control Language (ECL), который декларированный и ориентированный на данные язык программирования для крупномасштабного управления данными и обработки запросов. ECL используется, чтобы выразить алгоритмы данных по всей платформе HPCC Systems. Встроенная библиотека аналитики для машинного обучения и встроенный бизнес-анализ обеспечивает полноценное решение по приёму и обработке данных. Thor и Roxie предлагаются на AWS и могут быть настроены с помощью Instant Cloud Solution.
Возможности HPCC Systems:
- HPCC Systems Data Refinery engine (Thor) помогает очищать, ссылаться, преобразовывать и анализировать большие объёмы данных. Thor поддерживает такие функции ETL (Extraction, Transformation and Loading) как глотание структурированных/неструктурированных данных, профилирование данных, гигиена данных и связывание данных в коробке.
- HPCC Systems Data Delivery engine (Roxie) обеспечивает высоко и низко латентную возможность запроса. Thor обрабатывает данные, которые могут быть одновременно доступны большому числу пользователей в режиме реального времени с использованием Roxie. Запросы Roxie как правило сложные, и могут включать в себя встроенные правила логики.
- Язык программирования, Enterprise Control Language (ECL) используется для программирования задач обработки данных на Thor и запросов на Roxie. ECL является декларативным, неявно параллельным, ориентированным на поток данных языком программирования который абстрагирует сложные задачи обработки данных, предоставляя простой интерфейс программирования.
- Бесплатные онлайн-тренинги для самостоятельного изучения ECL: https://learn.lexisnexis.com/hpcc
- Преимущества платформы HPCC может быть понято двумя словами: cкорость и масштаб. Узнайте больше на https://hpccsystems.com/why-hpcc/benefits
------------------------
Восстановление сайтов из Вебархива
Размещение по доскам объявлений России
ТРИО теплый пол отзыв
Заработок на сокращении ссылок
Earnings on reducing links
Код PHP на HTML сайты
Категория: Управление хранением данных (ETL), Машинное обучение, Распределённые вычисления
| Комментарии | 


 Финансы
 Финансы 
 Планирование
 Планирование  Офисные пакеты
 Офисные пакеты  Наука и производство
 Наука и производство  Математика
 Математика  Общество
 Общество  Религии
 Религии  Образование
 Образование  Программирование
 Программирование  Сеть
 Сеть  Безопасность
 Безопасность  Администрирование
 Администрирование Игры
 Игры  Рабочий стол
 Рабочий стол  Компьютерные советы
 Компьютерные советы Другие темы
 Другие темы Добавить статью
 Добавить статью Контакты и Отказ от ответственности
 Контакты и Отказ от ответственности О нас
 О нас 
  Просмотров: 2881
 Просмотров: 2881        Комментарии:
 Комментарии:      
 Добавлен: 12 февраля 2015
 Добавлен: 12 февраля 2015     
    
