在AI领域，机器学习广泛应用，但数据拷贝开销成为问题。Greenplum作为分布式数据库，结合MADlib机器学习框架，提供一体化的数据存储和分析解决方案。Pivotal中国资深工程师在研讨会上分享了Greenplum的分布式执行引擎和如何构建线性可扩展的机器学习平台。
获得技术资料内容，请访问Greenplum中文社区网站
在AI的浪潮下，机器学习在企业级计算领域的应用愈加广泛。企业大量核心数据都存储在关系型数据库中，针对海量数字资产应用机器学习技术的一个痛点问题是存储型系统和不同类型的分析型系统之间的数据拷贝开销。
Greenplum作为一款MPP分布式数据库引擎，内置支持海量数据的OLAP处理，同时Greenplum与顶级高校协作，共同开发的MADlib机器学习框架，实现了数据库内部分析，形成一套从数据存储到分析的一体化解决方案。
在10月26日举办的数字化转型主题研讨会之北京大数据专场中，Pivotal中国研发中心资深研发工程师张桓向大家介绍了Greenplum的分布式执行引擎，以及借助MADlib，如何实现线性可扩展的机器学习平台等内容。下面奉上演讲PPT供大家讨论交流。
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