D3

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==组成==
 
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*D3 Studio
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*D3 Studio(IDE) -> DStudio ?
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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
 
*D3 Server
 
*D3 Server
*D3 HDP
 
 
*D3 Database
 
*D3 Database
  
 
工具
 
工具
*D3 Studio based on [[KNIME]] insprie by [[Metabase]] and [https://github.com/rapidminer/rapidminer-studio RapidMiner Studio]
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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]
 
*[[Anaconda python|Anaconda]] + [[Jupyter]] is the new front end for data science and AI.  
 
*[[Anaconda python|Anaconda]] + [[Jupyter]] is the new front end for data science and AI.  
 
*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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==数据库==
 
==数据库==
为 [[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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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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[[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:
 
Multi-model is the future,以下是D3数据库路线图:
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*D3 TS
 
*D3 TS
 
*D3 S2
 
*D3 S2
 
D3 Studio管理工具,基于[[DBeaver]]构建,支持[[MongoDB]]、[[MariaDB]]、[[PostgreSQL]]、[[ArangoDB]]等数据库。
 
  
 
D3 PostgreSQL分发版,based on [[CitusDB]],[[PostgreSQL]] as a Service,PSaaS。
 
D3 PostgreSQL分发版,based on [[CitusDB]],[[PostgreSQL]] as a Service,PSaaS。
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数据库集群:
 
数据库集群:
 
D3 Cluster based on [[Vitess MySQL Cluster]]
 
D3 Cluster based on [[Vitess MySQL Cluster]]
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*D3 [[RavenDB]]
 
*D3 [[ScyllaDB]]
 
*D3 [[ScyllaDB]]
 
*D3 Cluster for MariaDB (容器集群)
 
*D3 Cluster for MariaDB (容器集群)

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:

  • HPCCHadoop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 MariaDBPostgreSQLApache CassandraMongoDBArangoDB等数据库。

RavenDBPostgreSQLMariaDBScyllaDB 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 CitusDBPostgreSQL 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 pythonJulia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

[编辑] 链接

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