分布式系统在数据挖掘解决方案中的表现如何？

分布式系统在数据挖掘解决方案中的表现如何？

分布式系统是一个非常广泛的概念，它最终要落实到解决实际问题上，不同的问题有不同的方法和架构。所有的开源软件都是以某个应用场景出现，而纯粹以“分布式”概念进行划分的比较少见。举个栗子！飔拓AInspir就是构建于分布式系统之上，它的特点在于大数据支持，基于Hadoop和Spark技术，支持海量数据挖掘；
深度学习支持，支持运行于GPU之上的深度学习算法，大幅提高预测准确度和降低误差率；
多数据源支持，支持RDBMS、NoSQL、消息队列和文本数据源；
支持私有云和公有云部署；
MaaS(Model as a Service)支持，模型云端共享，降低建模成本，支持数据的集成接入；
业务模型，建立行业模型，让客户更关注于业务；
算法组件化，提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习、文本处理六大类型的数据挖掘组件；
GUI模型编排，采用Drag and Drop体验式建模过程；

定义： 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 特点： 1.高可扩展性：分布式数据库必须具有高可扩展性，能够动态地增添存储节点以实现存储容量的线性扩展。 2 高并发性：分布式数据库必须及时响应大规模用户的读/写请求，能对海量数据进行随机读/写。 3. 高可用性：分布式数据库必须提供容错机制，能够实现对数据的冗余备份，保证数据和服务的高度可靠性。

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