许多组织都在努力管理和挖掘来自现代技术平台的数据. 到达组织的数据可能是少量的非常大的文件, 或者以每天数以百万计的小文件的形式到达, 甚至每一分钟. 像Apache Spark™这样的平台被数据科学家视为管理和处理这些大量数据的首选解决方案，以便从分布式文件系统中发现的数据快速生成洞察力. Spark能够在内存中处理非常大的数据集，这也是它被纳入大数据架构的原因之一. 巴黎人官方app使组织能够在高性能计算(HPC)中高效地使用大数据工作, 现代处理和存储平台, 和云环境. 不要让困难的数据成为做出明智决定的障碍.
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作为一种生产力工具， 巴黎人官方app工作室®®知识 Apache Spark允许用户使用交互式和直观的界面与Spark交互，生成无错误的代码用于生产脚本. 在分布式存储体系结构中轻松操作数据的能力, 包括拥有数十亿行和数千列的大型数据集, 没有其他的解决方案吗.
其中一个工作流用于转换大数据格式，并构建和部署许多不同类型的预测机器学习模型.
数据的快速可视化以及在海量数据中发现的易于解释的洞察力，使得企业数据分析团队能够从Hadoop HDFS等数据源中做出明智的决策, Amazon S3, Spark支持的其他存储.
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Apache Spark™的Knowledge Studio是独一无二的，因为它允许用户扩展, scale-wide和缩小的. 它不仅利用了Apache Spark对具有大量记录的数据集进行操作的能力, 它还能够在有数千列的数据集上生成改进的SparkSQL查询. 进一步, 在数据集非常小的情况下，Knowledge Studio for Apache Spark通过避免并行化的开销，提供了向下扩展的能力.
我们看到大量的数据从各个方向涌向我们. 无论您是在本地运行人工智能增强的HPC应用程序，还是在云中运行HPC工作负载, 您需要能够提供性能的平台和解决方案, 可伸缩性, 以及重新定义高性能计算可能性的灵活性.
结合其市场领先的数据可视化方法进行构建, 探索和分割数据, 建立可解释的预测模型, 用于Apache Spark的巴黎人官方app知识工作室&Tradel使得数据科学团队可以从分布式文件系统中的数据构建机器学习模型，而无需编写代码. 数据准备和分析允许轻松的数据提取和操作. Knowledge Studio对计算资源的有效利用, 特别是在云环境中, 缩短处理周期，降低成本. 可以有效地挖掘具有数十亿行数千列的大型数据集，以获得更好的决策智能.
为了在快节奏的零售业中竞争, 一个在美国各地运营的100多家体育用品连锁店需要一种更高效、更准确的方法来准备和分析数据，使管理团队能够快速做出战略运营决策.
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