概述: Google BigQuery中的机器学习功能,允许在SQL中创建和执行机器学习模型。 特点: 无需移动数据、支持多种机器学习模型、集成数据分析。 应用场景: 数据驱动的预测分析、实时数据模型训练。 34.2 Amazon SageMaker 概述: AWS的机器学习平台,支持构建、训练和部署机器学习模型。 特点: 支持多种算法和 越南电子邮件数据库 框架、集成数据管道、自动模型调优。 应用场景: 机器学习模型开发、数据科学工作流。 35. 高性能计算数据库 (High-Performance Computing Databases) 式数据库,结合了内存计算和磁盘存储。 特点: 支持实时分析、高并发写入、横向扩展。 应用场景: 实时数据处理、在线分析处理 (OL 35.1 MemSQL (现在称为 SingleStore) 概述: 高性能的分布式数据库,结合了内存计算和磁盘存储。 特点: 支持实时分析、高并发写入、横向扩展。 应用场景: 实时数据处理、在线分析处理 (OLAP) 和事务处理 (OLTP)。 35.2 Redis 概述: 高性能的键值 文章需要对主题和语言有深 存储数据库,广泛用于缓存和实时数据处理。 […]