欢迎大家赞助一杯啤酒🍺 我们准备了下酒菜:Formal mathematics/Isabelle/ML, Formal verification/Coq/ACL2, C++/F#/Lisp
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*打造成类似[[MATLAB]][[Machine_learning|机器学习]]和[[Artificial neural network|神经网络]]平台,基于[[GNU_Octave|Octave]]构建。 | *打造成类似[[MATLAB]][[Machine_learning|机器学习]]和[[Artificial neural network|神经网络]]平台,基于[[GNU_Octave|Octave]]构建。 | ||
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==搜索引擎== | ==搜索引擎== | ||
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*D3 [[pentaho]] 数据集成、数据挖掘、大数据分析、商业智能解决方案。 | *D3 [[pentaho]] 数据集成、数据挖掘、大数据分析、商业智能解决方案。 | ||
*[[Weka]]: [[Machine learning]] software to solve [[data mining]] problems | *[[Weka]]: [[Machine learning]] software to solve [[data mining]] problems | ||
+ | *[https://www.datacamp.com/community/podcast/women-in-data-science Women in Data Science] | ||
==科学计算== | ==科学计算== | ||
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==链接== | ==链接== | ||
*[https://www.growingio.com GrowingIO] 技术栈是 [[Scala]], [[play framework|Play]], [[Apache Spark|Spark]], [[Apache Kafka|Kafka]], [[Apache HBase|HBase]], [[ElasticSearch]] | *[https://www.growingio.com GrowingIO] 技术栈是 [[Scala]], [[play framework|Play]], [[Apache Spark|Spark]], [[Apache Kafka|Kafka]], [[Apache HBase|HBase]], [[ElasticSearch]] | ||
− | *[https://www.analysys.cn/ | + | *[https://www.analysys.cn/article/detail/1001275 Lambda架构已死,去ETL化的IOTA才是未来] |
[[category:big data]] | [[category:big data]] |
2023年7月19日 (三) 04:08的最后版本
D3
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[编辑] 含义
D3:Data, Database, Deep learning // 取其中的三个D
D3也表示以Data为中心的软件架构和开发模式。
D3 is a Platform for Data.
[编辑] 愿景
普适的大数据和人工智能,AI on every device everywhere.
Build Your Own Data Cloud.
[编辑] 路线图
缺省路线图:D3 HDP(两层含义:Huihoo Data Platform和Hortonworks Data Platform)
路线一:
- 基于Erlang数据库构建,Riak as a Foundation + Redis for Low Latency + Spark for Analytics。(默认)
- From Concept to Reality Solving Enterprise Challenges
路线二:
- 做Python和数据分析发行版 D3 Analysis Platform(DAP),类似Anaconda。
- Anaconda D3 Anaconda Platform (DAP) + PyData + scikit-learn + Keras conda install -c omnia keras=0.3.2
路线三:
- 以Hortonworks为大数据基石
- 基于Deeplearning4j、H2O、Scala和Apache Spark构建JVM生态的D3解决方案:Deep learning on HDP
- 以数据为中心的编程Clojure和分析平台Metabase,Clojure is about Data, Scala is about Types, Java is about Objects.
- Yahoo CaffeOnSpark
- 通过Apache Bigtop分发D3
路线四:
- HPCC是Hadoop外的另一种选择。
- 整合TensorFlow, MXNet, PaddlePaddle等深度学习框架和机器学习库。
- C++语言核心驱动大数据和人工智能基础设施。
- 支持Python等尽可能多的外部接口语言。
[编辑] 核心
D3三驾马车:Apache Kafka Data Hub、Apache HBase Data Storage、Elasticsearch Data Insight.
[编辑] 堆栈
D3软件堆栈:SMACK堆栈
[编辑] 商业形态
提供数据库、商业智能和数据分析服务
灰狐数据: Huihoo Analytics
[编辑] 分析引擎
Huihoo Analytics:基于 Analytical DBMS ClickHouse 构建,打造一套类似 Elasticsearch Elastic Stack 的解决方案。
[编辑] D3.NET
基于.NET的大数据和机器学习解决方案。
[编辑] 组成
- D3 Studio(IDE) -> DStudio ?
可设计成类似 Cantor 那样的数学和统计学工具包前端,支持 KAlgebra,Lua,Maxima,R,Sage,Octave,Python,Scilab 和 Qalculate 等众多环境
- D3 Server
- D3 Database
工具
- D3 Studio based on Eclipse Data Tools Platform (DTP) 和 DBeaver/KNIME insprie by Metabase and RapidMiner Studio
- Anaconda + Jupyter is the new front end for data science and AI.
- 打造成类似MATLAB机器学习和神经网络平台,基于Octave构建。
- De orange 数据挖掘工具包
- D3 weka 数据挖掘工具包
业务框架
- 网络爬虫、搜索引擎、自然语言处理提供的数据收集和数据挖掘服务。用elasticsearch驱动这一业务,它与Apache Hadoop有深度整合 提供Python客户端 DSL 且有丰富的开源项目和商业模式。
- 将大数据和人工智能服务更好的支持业务发展,通过业务框架提供这一支撑。
- Mars微信官方的跨平台跨业务的终端基础组件可作为基础参考。WeUI 为微信 Web 服务量身设计。
基础设施
- PostgreSQL DBaaS, Citus Multi-tenant database SaaS, OpenStack DBaaS (Trove) 数据库即服务,跟进Amazon Aurora。
- Deep learning on HDP Deep Learning on HDP
- HDP on OpenStack
[编辑] 数据
[编辑] 数据库
D3 Studio 客户端管理工具,基于 SQuirreL_SQL_Client 构建,支持 MariaDB、PostgreSQL、Apache Cassandra、MongoDB、ArangoDB等数据库。
为 RavenDB、PostgreSQL、MariaDB 和 ScyllaDB 等核心数据库提供支持和服务,D3 DBeaver 的分发。
Multi-model is the future,以下是D3数据库路线图:
喜欢 ArangoDB 的定位:One engine. One query language. Multiple models.
D3 ArangoDB多模型(Multi-model)数据库,Apache v2。
从零开始写分布式数据库 一个思路
D3 database基于Riak构建和分发:
- D3 KV
- D3 TS
- D3 S2
D3 PostgreSQL分发版,based on CitusDB,PostgreSQL as a Service,PSaaS。
数据库集群: D3 Cluster based on Vitess MySQL Cluster
- D3 RavenDB
- D3 ScyllaDB
- D3 Cluster for MariaDB (容器集群)
- D3 Cluster for PostgreSQL (容器集群)
- D3 MariaDB Cluster
- D3 PostgreSQL Cluster
- D3 ScyllaDB Cluster
[编辑] 数据库迁移
[编辑] 数据库容器
容器持久化
[编辑] 爬虫
D3 Hawk 基于 Hawk 一个桌面爬虫和 ELT 引擎,C# 编写。
[编辑] 搜索引擎
信息检索
- Apache Lucene、Apache Solr和Elasticsearch是我们在信息检索领域的工具集和兴趣所在。
[编辑] 数据科学
数据科学、机器学习
- D3V:基于 AntV 和 Apache ECharts 的数据可视化
- D3 PNDA 大数据分析
- D3 KNIME
- D3 H2O
- D3 orange 为数据挖掘提供一个更好用的机器学习软件包,而不总是SPSS。
- D3 pentaho 数据集成、数据挖掘、大数据分析、商业智能解决方案。
- Weka: Machine learning software to solve data mining problems
- Women in Data Science
[编辑] 科学计算
一个类似Anaconda python的Julia科学计算平台:D3 Julia。
[编辑] DC/OS
D3 on DC/OS
Data Science and Machine Learning on DC/OS
[编辑] 实践
[编辑] 领域
- 电商零售业
- 爬虫和搜索解决方案 Search as a Service
- 自然语言处理 // 让D3更好的理解Web
- 计算广告
- 金融服务/金融科技
- 计算机视觉:Caffe2、DeepVC
- 自动驾驶汽车
- 区块链数据库和区块链数据市场
[编辑] 运营
- IPython Jupyter
- Apache Ambari Operational Best Practices Workshop
- Hue
- Apache Zeppelin
- Apache NiFi
- Apache Metron
- H2O Flow
- Kettle & Talend
- Apache Kylin OLAP on Hadoop
- 基于Eclipse的各种分析和运营工具:KNIME、XMind