大数据

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许多组织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以少量非常大的文件的形式出现, 或者以每天数以百万计的小文件的形式出现, 甚至每一分钟. 数据科学家将Apache Spark™等平台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的数据快速生成见解. 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部分原因. Altair使组织能够高效地在高性能计算(HPC)中使用大数据工作, 现代化的加工存储平台, 和云环境. 不要让困难的数据成为做出明智决定的障碍.

大数据与高性能计算

OPE电子®无限™ 是一个交钥匙, 最先进的私人设备, 可提供本地和基于云的两种格式. OPE电子无限交付无限使用范围广泛 OPE电子®HyperWorks® 求解软件模拟力学, 液体, 电磁学, 以及更多——包括建模, 可视化, 和优化. 让它以最高的效率工作, HPC资源管理和用户友好的门户网站软件都包含在行业领先的每个系统中 OPE电子®PBS™ 包.

OPE电子无限装箱软件, 系统管理, 而基础设施作为一种服务变成了一种单一, 直观的平台.

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大数据和数据分析

作为提高效率的工具, OPE电子工作室®®知识 Apache Spark允许用户与Spark交互,使用交互式和直观的界面生成无错误的代码,用于生产脚本. 在分布式存储架构中轻松操作数据的能力, 包括包含数十亿行和数千列的大型数据集, 是否没有其他解匹配.

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.

数据的快速可视化和在大量数据中发现的易于解释的见解允许企业数据分析团队从数据源(如Hadoop HDFS)做出明智的决策, Amazon S3, Spark支持的其他存储.

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新的原生云解决方案

数据驱动的决策

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特色资源

Altair Knowledge Studio for Apache Spark™

面向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, 它还能够在拥有数千列的数据集上生成改进的SparkSQL查询. 进一步, 面向Apache Spark的Knowledge Studio通过在数据集非常小的情况下避免并行化的开销,提供了缩小规模的能力.

数据表

重新定义HPC的可能性

我们看到大量的数据从四面八方涌来. 无论您是在本地运行ai增强的HPC应用程序,还是在云中运行HPC工作负载, 您需要提供性能的平台和解决方案, 可伸缩性, 以及重新定义HPC可能实现的功能的灵活性.

网络研讨会

使用面向Apache Spark™的Knowledge Studio克服大数据访问挑战

结合其市场领先的数据可视化方法进行建筑, 探索和分割数据, 建立可解释的预测模型, Altair Knowledge Studio for Apache Spark&Tradel使数据科学团队能够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简单的数据提取和操作. Knowledge Studio对计算资源的高效利用, 尤其是在云环境中, 缩短加工周期,降低成本. 具有数十亿行和数千列的大型数据集可以被有效挖掘,以获得更好的决策智能.

在线研讨会

体育用品链的结果与数据

为了在快节奏的零售业中竞争, 该公司需要一种更高效、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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