集算器,提升数据分析效率

在前不久的“探索数据之美-上海站”的技术沙龙活动中,联盟成员,来自润乾信息的创始人,首席数据科学家,分享了《新技术提升数据分析效率》的主题演讲。演讲结合实际案例,生动地讲解了在做大数据计算分析时,传统开发语言的困难,以及润乾集算器的语法在代码效率及计算能力方面的巨大优势。

大量数据分析任务都会伴随着复杂的过程式计算。比如:统计历史数据以验证业务猜测、应对业务人员的临时查询和报表需求、数据挖掘算法执行前的清理准备、生成满足业务规则的测试数据、大数据计算优化方案的实验、...。而且,数据分析任务在业务上天然缺乏稳定性,经常变化,难以一次性开发好,因而对开发技术的高效性和便利性会有更高的要求。但当前主流技术如SQL、Java、Python/R等在这些方面的表现却不尽人意。

在大数据方面,无论是MPP还是HADOOP都显得过于沉重,部署和应用成本很高,不仅开发效率上不去,而且由于复杂的框架会消耗大量资源,实际性能并不够好。

润乾集算器作为一种专门面向结构化数据计算的程序设计语言,提供了即装即用的开发调试环境,精心设计的语法体系和基础类库使得代码编写更为简单,非常适合于过程式计算。集算器采用简练的体系结构,从提高单机性能出发再扩展到集群结构,同时兼顾了性能和容量问题,方便写出高性能算法。本次讲座将针对过程式计算特征介绍集算器的相关特性,并以电商行业中常见的漏斗转换运算为例来看集算器的应用过程。

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