谈谈Greenplum的人工智能应用场景_greenplum 场景-优快云博客

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本文介绍了Greenplum作为开源、多云数据平台，如何集成高级分析功能，特别是MADlib机器学习算法库，允许在数据库内部进行机器学习和文本分析。MADlib不仅包含监督学习、回归、聚类等算法，还有图计算和统计分析功能。通过集成MADlib，Greenplum能够实现全量数据的模型训练，提高预测精度，支持分布式计算，未来还将尝试集成GPU加速的深度学习算法。同时，GPText组件使Greenplum能够处理非结构化文本，结合NLP和机器学习进行文本分析。

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Greenplum ——全世界首个开源、多云数据平台，专为高级分析而打造。作为一个开放的数据计算平台，它集成了对数据进行挖掘和分析的高级功能，通过这些功能，用户可以直接在Greenplum数据库里使用高级分析算法，对数据进行分析和处理。

本篇文章将从最近较热的人工智能应用场景说起，详细为大家介绍如何运用Greenplum的内置算法进行机器学习，帮助企业或用户从1到N，快速处理分析海量数据，获得行业洞察。

Greenplum库内集成的高级分析功能

首先来讲Greenplum，我相信大家对Greenplum多少有些了解。Greenplum是一个MPP架构的分布式数据库，其特点是可以做非常大规模的数据计算，它可以在几百个节点的服务器规模的集群内做数据的拓展，并且可以在PB级，就是一千个T或者几千个T的数据容量上，做快速的数据存储和计算。传统来讲，它是一个数据库，但实质上Greenplum不只是一个数据库，因为我们在库内集成了很多高级分析的功能。这些高级分析的功能，可以使用户更方便的使用数据，因为数据本身要进行挖掘才能产生价值，对于传统的友商，比如说像Oracle、MySQL或者SQLServer这样的数据库产品来讲，它可能只是一个数据库，您只能对数据进行传统的，基于SQL的分析。但在Greenplum，作为一个开放的数据计算平台，我们在库内集成了非常多的数据挖掘和分析功能，通过这些功能，您不再需要把数据从库内拿出来，直接在Greenplum数据库里就可以使用高级分析算法，对数据进行分析和处理。

在Greenplum内部我们集成了对地理信息的处理算法包、对文本处理的组件、对Python或者R等一些数据科学家使用的算法包、图计算算法包以及机器学习的算法包等等。今天重点要介绍的就是Greenplum库内集成的机器学习算法包和文本处理组件。通过这种库内的集成算法，客户可以直接在库内对数据进行挖掘，不用把数据搬进搬出数据库，从而提高数据的使用效率，降低数据挖掘的成本。

目前Pivotal研发人员正在试图实现对集成深度学习算法库内集成，接下来我们一起看下Greenplum目前在对机器学习领域的已有功能以及正在研发的路线图。