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MySQL 最优秀的替代品系列之六:Clickhouse 与机器学习(Catboost)集成

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逗逼de日常

在前面几篇 Chat 分别介绍了 ClickHouse 的特性,表引擎,常用函数,视图以及与 MySQL 交互的用法。(有兴趣的读者可以了解几篇 Chat)。但是在日常的数据分析场景(OLAP)中,处理大数据处理,必不可少的会用到机器学习的相关算法,所以在纷繁复杂的数据流中部署机器学习框架,会让整个工作流变得繁琐。

而幸运的是 Clickhouse 的强劲的计算能力和大数据处理能力,结合机器学习组件(Catboost)可以直接快速的组件机器学习测试框架,通过直接在数据库中执行机器学习过程,让整个数据流在数据库内部流动,保证高效的数据处理能力的同时又给机器学习框架提供快速的测试窗口,可以把 Clickhouse 的超强的计算性能和大数据的吞吐量特性使用到极致。

​上一篇 Chat,我们简单的介绍了如何在 Clickhouse 与机器学习(Catboost)的联合使用。但是很多场景可能简单介绍并不能完全的阐释。因此本篇将详细介绍机器学习(Catboost)在 Clickhouse 中的部署以及使用情况,并且演示如果在二者(ClickHouse+Catboost)在诸多常见场景的使用。

在本场 Chat 中,会讲到如下内容:

  1. Clickhouse+Catboost 机器学习框架的构建和部署
  2. Clickhouse+Catboost 机器学习框架的迭代和更新
  3. 接入在线场景(MySQL+Clickhouse+Catboost)的部署和注意事项
  4. Clickhouse+Catboost 机器学习框架的常见使用场景介绍

适合人群: 需要对机器学习场景落地或者 OLAP 场景选型的技术人员

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