D3

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==含义==
 
==含义==
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D3：Big Data, Deep Learning, IDE // 取其中的三个D
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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也表示以Data为中心的软件架构和开发模式。
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D3 is a Platform for Data.
  
 
==愿景==
 
==愿景==
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为[[big data|大数据]]和[[artificial intelligence|人工智能]]提供整体解决方案。
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普适的[[big data|大数据]]和[[artificial intelligence|人工智能]]，AI on every device everywhere.
  
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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。
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Build Your Own Data Cloud.
  
 
==路线图==
 
==路线图==
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缺省路线图：D3 [[Hortonworks|HDP]]（两层含义：Huihoo Data Platform和Hortonworks Data Platform）
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路线一：
 
路线一：
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*基于[[Erlang]]数据库构建，Riak as a Foundation + [[Redis]] for Low Latency + [[Apache Spark|Spark]] for Analytics。(默认)
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*[http://docs.huihoo.com/erlang/conference/euc2015/From-Concept-to-Reality-Solving-Enterprise-Challenges.pdf From Concept to Reality Solving Enterprise Challenges]
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路线二：
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*做Python和数据分析发行版 D3 Analysis Platform(DAP)，类似Anaconda。
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*[[Anaconda python|Anaconda]] D3 Anaconda Platform (DAP) + [https://pydata.org/ PyData] + [[scikit-learn]] + [[Keras]] [https://anaconda.org/omnia/keras conda install -c omnia keras=0.3.2]
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路线三：
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*以[[Hortonworks]]为大数据基石
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*基于[[Deeplearning4j]]、[[H2O]]、[[Scala]]和[[Apache Spark]]构建[[Java virtual machine|JVM]]生态的D3解决方案：[[Deep learning on HDP]]
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*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.
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*Yahoo [https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark CaffeOnSpark]
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*通过[[Apache Bigtop]]分发D3
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路线四：
 
*[[HPCC]]是[[Apache Hadoop|Hadoop]]外的另一种选择。
 
*[[HPCC]]是[[Apache Hadoop|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。
 
*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。
 
*[[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。
 
*支持[[Python]]等尽可能多的外部接口语言。
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路线二：
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[[文件:pydata.png|right]]
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*基于[[Deeplearning4j]]、[[Scala]]和[[Apache Spark]]构建[[Java virtual machine|JVM]]生态的D3解决方案：[[Deep learning on HDP]]
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*Yahoo [https://github.com/yahoo/CaffeOnSpark CaffeOnSpark]
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==核心==
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路线三：D3.NET
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D3三驾马车：[[Apache Kafka]] Data Hub、[[Apache HBase]] Data Storage、[[Elasticsearch]] Data Insight.
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==堆栈==
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D3软件堆栈：[[SMACK堆栈]]
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==商业形态==
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提供数据库、商业智能和数据分析服务
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[[灰狐数据]]: Huihoo Analytics
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==分析引擎==
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Huihoo Analytics：基于 Analytical DBMS [https://github.com/yandex/ClickHouse ClickHouse] 构建，打造一套类似 [[Elasticsearch]] [https://www.elastic.co/cn/products/ Elastic Stack] 的解决方案。
  
 
==D3.NET==
 
==D3.NET==
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==组成==
 
==组成==
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*基础设施
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*D3 Studio(IDE) -> DStudio ?
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*业务框架
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可设计成类似 [https://apps.kde.org/cantor/ 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
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*D3 Server
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*D3 Database
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工具
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*D3 Studio based on [[Eclipse]] Data Tools Platform (DTP) 和 [[DBeaver]]/[[KNIME]] insprie by [[Metabase]] and [https://github.com/rapidminer/rapidminer-studio RapidMiner Studio]
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*[[Anaconda python|Anaconda]] + [[Jupyter]] is the new front end for data science and AI.
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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。
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*De [[orange]] 数据挖掘工具包
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*D3 [[weka]] 数据挖掘工具包
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业务框架
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*[[Web crawler|网络爬虫]]、[[Search engine|搜索引擎]]、[[Natural language processing|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[https://github.com/elastic/elasticsearch-hadoop 深度整合] 提供[https://github.com/elastic/elasticsearch-py Python客户端] [https://github.com/elastic/elasticsearch-dsl-py DSL] 且有丰富的开源项目和商业模式。
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*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。
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*[https://github.com/Tencent/mars 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。[https://github.com/Tencent/weui/ WeUI] 为微信 Web 服务量身设计。
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基础设施
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*[[PostgreSQL]] DBaaS, [https://github.com/citusdata/citus Citus] Multi-tenant database SaaS, [[OpenStack/trove|OpenStack DBaaS (Trove)]] 数据库即服务，跟进[[Amazon Aurora]]。
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*[[Deep learning on HDP]] [http://docs.huihoo.com/hortonworks/deep-learning-with-hortonworks-and-apache-spark.pdf Deep Learning on HDP]
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*[[HDP on OpenStack]]
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==数据==
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*[[Open data|开放数据]]
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*通过[[scrapy]]等工具爬取更多数据
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==数据库==
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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。
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为 [[RavenDB]]、[[PostgreSQL]]、[[MariaDB]] 和 [[ScyllaDB]] 等核心数据库提供支持和服务，D3 [[DBeaver]] 的分发。
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Multi-model is the future，以下是D3数据库路线图：
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喜欢 ArangoDB 的定位：One engine. One query language. Multiple models.
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D3 [[ArangoDB]]多模型(Multi-model)数据库，Apache v2。
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[https://github.com/ngaut/builddatabase 从零开始写分布式数据库] 一个思路
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D3 database基于[[Riak]]构建和分发：
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*D3 KV
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*D3 TS
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*D3 S2
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D3 PostgreSQL分发版，based on [[CitusDB]]，[[PostgreSQL]] as a Service，PSaaS。
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数据库集群：
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D3 Cluster based on [[Vitess MySQL Cluster]]
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*D3 [[RavenDB]]
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*D3 [[ScyllaDB]]
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*D3 Cluster for MariaDB (容器集群)
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*D3 Cluster for PostgreSQL (容器集群)
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*D3 MariaDB Cluster
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*D3 PostgreSQL Cluster
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*D3 ScyllaDB Cluster
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==数据库迁移==
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*[https://datamigration.microsoft.com/ Azure Database Migration Guide]
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==数据库容器==
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容器持久化
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==爬虫==
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D3 Hawk 基于 [https://github.com/ferventdesert/Hawk Hawk] 一个桌面爬虫和 ELT 引擎，[[C Sharp|C#]] 编写。
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==搜索引擎==
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信息检索
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*[[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。
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==[[data science|数据科学]]==
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数据科学、[[Machine learning|机器学习]]
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*D3V：基于 [https://antvis.github.io/ AntV] 和 [https://github.com/apache/incubator-echarts Apache ECharts] 的数据可视化
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*D3 [http://pnda.io/ PNDA] 大数据分析
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*D3 [[KNIME]]
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*D3 [[H2O]]
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*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]]。
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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。
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*[[Weka]]: [[Machine learning]] software to solve [[data mining]] problems
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*[https://www.datacamp.com/community/podcast/women-in-data-science Women in Data Science]
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==科学计算==
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一个类似[[Anaconda python]]的[[Julia]]科学计算平台：D3 Julia。
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==DC/OS==
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D3 on DC/OS
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 +
[http://blog.huihoo.com/?p=958 Data Science and Machine Learning on DC/OS]
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==实践==
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*[https://pypi.python.org/pypi PyPI] [https://github.com/pypa PyPA] [https://github.com/conda Conda]数据分析和包治理
  
 
==领域==
 
==领域==
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*[[E3.NET|电商零售业]]
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*爬虫和搜索解决方案 Search as a Service
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*[[Natural language processing|自然语言处理]] // 让D3更好的理解Web
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*[[计算广告]]
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*[[Financial technology|金融服务/金融科技]]
 
*[[Computer_vision|计算机视觉]]：[[Caffe]]2、[[DeepVC]]
 
*[[Computer_vision|计算机视觉]]：[[Caffe]]2、[[DeepVC]]
 
*[[Autonomous car|自动驾驶汽车]]
 
*[[Autonomous car|自动驾驶汽车]]
 +
*[[BigchainDB|区块链数据库]]和[[Blockchain|区块链]]数据市场
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[[Hortonworks#.E8.A1.8C.E4.B8.9A.E8.A7.A3.E5.86.B3.E6.96.B9.E6.A1.88|>>>更多行业解决方案]]
  
−
==业务==
+
==运营==
−
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。
+
*[[IPython]] [[Jupyter]]
 +
*[[Apache Ambari]] [http://docs.huihoo.com/hortonworks/operational-best-practices-workshop.pdf 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]]
  
−
[https://github.com/Tencent/mars 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。
+
==商业软件==
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*[[SAS]]
 +
*[[SPSS]]
  
 
==图集==
 
==图集==
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<gallery>
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image:Anaconda-Distribution.png|Anaconda Distribution
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image:bigdata-v1.png|大数据
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image:pnda-console.png|PNDA
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image:FDIO-Integrations.png|快数据
 +
image:aiven-io.png|Aiven
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image:Basho-data-platform.png|Basho数据平台
 +
image:gekko-mongodb.png|比特币交易数据
 +
image:apache-madlib-architecture.png|MADlib架构
 +
</gallery>
  
 
==链接==
 
==链接==
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*[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/article/detail/1001275 Lambda架构已死，去ETL化的IOTA才是未来]
  
 
[[category:big data]]
 
[[category:big data]]
 +
[[category:fast data]]
 
[[category:artificial intelligence]]
 
[[category:artificial intelligence]]
 
[[category:deep learning]]
 
[[category:deep learning]]
 
[[category:c++]]
 
[[category:c++]]
 +
[[category:scala]]
 +
[[category:clojure]]
 
[[category:functional programming]]
 
[[category:functional programming]]
 
[[category:huihoo]]
 
[[category:huihoo]]
 
[[category:Huihoo Foundation]]
 
[[category:Huihoo Foundation]]

2023年7月19日 (三) 04:08的最后版本

D3

目录

[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：

路线二：

路线三：

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。
Pydata.png

[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

业务框架

基础设施

[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

[编辑] 数据科学

数据科学、机器学习

[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

>>>更多行业解决方案

[编辑] 运营

[编辑] 商业软件

[编辑] 图集

  • Anaconda Distribution

  • 大数据

  • PNDA

  • 快数据

  • Aiven

  • Basho数据平台

  • 比特币交易数据

  • MADlib架构

[编辑] 链接

来自“http://wiki.huihoo.com/wiki/?title=D3&oldid=166823”
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