ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਵਰਤਾਰੇ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ, ਅਸੀਂ ਅਣਗਿਣਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਡਾਟੇ ਦੀ ਇਹ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ. ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ: ਜਵਾਬ ਥੋਕ ਡੈਟਾਸੇਟ ਵਿੱਚ.
ਨਕਸ਼ਾ ਡੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਰਫਤਾਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਸੀ. ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਮਿਲੀਅਨ ਸਕਿੰਟ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿਚ ਖਰਬਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਕੰਪਿ compਟਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ GPUs. ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਕਾਰਡਾਂ ਵਿਚ ਉਪਲਬਧ ਸਾਰੀਆਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪੂਰਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਵਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉਪਰੋਕਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਉੱਪਰ 3 ਗੁਣਾਂ (x1000) ਦੇ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਲੀਨੀਅਰ ਐਲਜੈਬਰਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਖੋਜਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਜੀਪੀਯੂਜ਼ (ਲਗਭਗ 80000 ਕੋਰ ਆਧੁਨਿਕ ਜੀਪੀਯੂਜ਼ ਵਿਚ 8 ਕੋਰ) ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ (ਸਮੁੱਚੀ 5 ਜੀਬੀਪੀਐਸ) ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਹਰ ਸਲਾਹ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਐਲਵੀਐਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਲਈ. GPUs ਦਾ ਕੈਸ਼ (ਤੇਜ਼ ਰਫਤਾਰ DDRXNUMX ਯਾਦਾਂ).
ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਿਗ ਡਾਟਾ ਜਗਤ ਵਿੱਚ, ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਹੀਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਾਰਡ ਡਿਸਕ ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ I / O ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ. ਅਰਬਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ, ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਡਾਟਾਬੇਸਜਿਵੇਂ ਅਪਾਚੇ ਸਪਾਰਕ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲੋੜੀਂਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਕਲੱਸਟਰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਨੈਟਵਰਕ ਕੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਟੈਕਨੀਸ਼ੀਅਨ ਦਾ ਖਰਚਾ ਆਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ, ਨਕਸ਼ਾ ਡੀ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਨਾਲ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਤਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
ਜੀਪੀਯੂ ਦੁਆਰਾ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਮੈਪਡੀ ਵੀ ਜੀਪੀਯੂ ਦੀਆਂ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦਿਆਂ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਡੈਟਾ ਦੀ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲਗਭਗ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦਾ ਗਿੱਲਾ ਸੁਪਨਾ) ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ. ਕੁਝ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਸੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਜੀਪੀਯੂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ.
ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਟਰੌਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ MapD ਅਧਿਕਾਰਕ ਪੰਨਾ ਇਸ ਦੀਆਂ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ. ਉਹ ਇਕ ਕਾਗਜ਼ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਮੁਫਤ ਵਿਚ ਡਾ downloadਨਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਮੈਪਡੀ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਇਆ ਹੈ. ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਅਨੰਦ ਵੀ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ ਡੈਮੋ ਹੈਰਾਨੀ!
MapD ਇਸ ਸਮੇਂ ਬੀਟਾ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਲੀਨਕਸ ਲਈ ਉਪਲੱਬਧ, ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਲਈ (ਇਕ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਬਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ) ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹੋ.
ਇੱਕ ਟਿੱਪਣੀ, ਆਪਣਾ ਛੱਡੋ
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਕਦੇ ਕਲਪਨਾ ਨਾ ਕਰੋ, ਜੇ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਸੋਚਣਾ ਅਜੀਬ ਲੱਗਦਾ ਸੀ, ਤਾਂ ਸਭ ਕੁਝ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਹੈ