2020-09-05 05:01发布
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加入QQ群：457200227（SAP S4 HANA技术交流） 群内免费提供SAP练习系统（在群公告中）
嗨，
当我可以使用SAP HANA中的数据在Jupyter笔记本中开发模型时，典型的用例是什么？
我之所以问是因为我知道的大多数机器学习用例都具有wav，txt，csv等格式的数据或存储在数据湖中的数据，例如 Hadoop或来自IOT传感器的流数据。 HANA内存非常昂贵，因此将这些数据加载到HANA毫无意义。
您知道任何用例或类似情况吗？ 有链接吗？
BR
罗伯特
Robert，
您是正确的，通常，如果您要处理大量数据，则不会将数据永久存储在HANA中。 我的意思是，从理论上讲，使用HANA NSE时，您甚至可以考虑这种可能性，因为使用NSE的数据现在位于磁盘而不是内存上（在这种情况下，HANA的行为类似于基于常规磁盘的，启用缓存的数据库），但是您的论点会 是因为您永远不会将大数据存储在专门用于ML的数据库中，并且最好与Data Lake一起使用，因为您可以使用Spark之类的东西来分发计算。
在内存数据库中，HANA是内存中的计算引擎（有趣的是，IMCE是HANA的许多早期内部名称之一）。 从本质上讲，这意味着您不必一定要将数据存储在HANA的内存中，但是您可以（并且应该在有效的情况下）利用HANA数据库内计算引擎来快速处理数据，即使数据是 没有存储在HANA中。 我正在写一个博客，我将很快发布有关NSE所做的一些测试以及带有hana_ml lib的虚拟表的信息
通常，HANA内存中计算的优势在于对来自SAP应用程序的实时数据进行评分。 这样，我们可以轻松地将模型投入实际的业务交易应用程序中。
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Robert，
您是正确的，通常，如果您要处理大量数据，则不会将数据永久存储在HANA中。 我的意思是，从理论上讲，使用HANA NSE时，您甚至可以考虑这种可能性，因为使用NSE的数据现在位于磁盘而不是内存上（在这种情况下，HANA的行为类似于基于常规磁盘的，启用缓存的数据库），但是您的论点会 是因为您永远不会将大数据存储在专门用于ML的数据库中，并且最好与Data Lake一起使用，因为您可以使用Spark之类的东西来分发计算。
在内存数据库中，HANA是内存中的计算引擎（有趣的是，IMCE是HANA的许多早期内部名称之一）。 从本质上讲，这意味着您不必一定要将数据存储在HANA的内存中，但是您可以（并且应该在有效的情况下）利用HANA数据库内计算引擎来快速处理数据，即使数据是 没有存储在HANA中。 我正在写一个博客，我将很快发布有关NSE所做的一些测试以及带有hana_ml lib的虚拟表的信息
通常，HANA内存中计算的优势在于对来自SAP应用程序的实时数据进行评分。 这样，我们可以轻松地将模型投入实际的业务交易应用程序中。
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