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Fitting是一个面向大数据的统一的开发框架,由大快搜索主导并完全开源,克服了大数据技术开发涉及技术面广,各组件间缺乏统一规范等问题,能有效降低大数据的学习难度,并提高大数据项目的开发效率并可与开源项目混用。 Fitting遵循Apache2.0开源协议,采用类黑箱框架模式,将大数据生态圈内各组件底层API根据应用组合封装为Fitting API服务。用户编程时直接引用Fitting框架,即可使用功能丰富的Fitting API,完成过去复杂的编码工作。 Fitting框架由数据处理(dataprocess)、数据源(datasource)、ElasticSQL引擎(elasticsql)、图计算(graphx)、机器学习(ml)、自然语言处理(nlp)、搜索(search)、SQL…

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Fitting简介

Fitting是一个面向大数据的统一的开发框架,由大快搜索主导并完全开源,克服了大数据技术开发涉及技术面广,各组件间缺乏统一规范等问题,能有效降低大数据的学习难度,并提高大数据项目的开发效率并可与开源项目混用。

Fitting遵循Apache2.0开源协议,采用类黑箱框架模式,将大数据生态圈内各组件底层API根据应用组合封装为Fitting API服务。用户编程时直接引用Fitting框架,即可使用功能丰富的Fitting API,完成过去复杂的编码工作。 Fitting框架由数据处理(dataprocess)、数据源(datasource)、ElasticSQL引擎(elasticsql)、图计算(graphx)、机器学习(ml)、自然语言处理(nlp)、搜索(search)、SQL工具类、(sqlutils)、流计算(stream)九大部分组成,可以单独部署,也可整体部署。

Fitting支持C、C++、C#、Cocoa、Common Lisp、Dlang、Dart、Delphi、Erlang、Go、Haskell、Haxe、Java (SE)、Java (ME)、Lua、node.js、OCaml、Perl、PHP、Python、Ruby、Rust、Smalltalk等二十多种编程语言。

Fitting安装文件地址

百度云地址:()


Fitting文档地址

wiki地址:(https://github.com/dkhadoop/fitting/wiki


人类从钻木取火,到发现希格斯玻色子;从简陋的牛郎星,到无所不在的移动计算;从达特默斯会议,到“大数据”时代的来临,这些改变人类生活方式的发现和创造,其灵魂皆为数学。

我们是一群信仰“算法能改变世界”的志同道合者组成的创业团队。我们相信数学是打开未来之门的钥匙。

大快搜索”是领先的大数据和人工智能基础软件供应商,提供商业发型版Hadoop集成生态环境(DKH)和大数据与人工智能一体化开发框架(Fitting);以帮助大数据(软件)公司减少代码编写量,提升开发效率,降低成本为己任,将复杂的搜索、大数据、机器学习、流计算、图计算、自然语言处理、神经网络等,变成简单易用的接口和类库,底层技术从此触手可及!

大快,正引领着大数据与ai技术的发展,从自然语言处理到机器学习;从搜索引擎到大数据处理;从智能交通到金融风控;大快的基础软件,帮助众多大数据与人工智能项目,实现最高可达5倍的计算性能提升。

众多知名软件和大数据企业,均采用大快的基础软件,开发和部署大数据与人工智能应用。

大快,大数据技术的中国标准!

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Fitting是一个面向大数据的统一的开发框架,由大快搜索主导并完全开源,克服了大数据技术开发涉及技术面广,各组件间缺乏统一规范等问题,能有效降低大数据的学习难度,并提高大数据项目的开发效率并可与开源项目混用。 Fitting遵循Apache2.0开源协议,采用类黑箱框架模式,将大数据生态圈内各组件底层API根据应用组合封装为Fitting API服务。用户编程时直接引用Fitting框架,即可使用功能丰富的Fitting API,完成过去复杂的编码工作。 Fitting框架由数据处理(dataprocess)、数据源(datasource)、ElasticSQL引擎(elasticsql)、图计算(graphx)、机器学习(ml)、自然语言处理(nlp)、搜索(search)、SQL…

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