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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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dataprocess 代码上传 Jun 24, 2019
datasource 代码上传 Jun 24, 2019
elasticsql-web 代码上传 Jun 25, 2019
elasticsql 代码上传 Jun 24, 2019
graphx 代码上传 Jun 24, 2019
install 代码上传 Jun 24, 2019
ml 代码上传 Jun 24, 2019
nlp 代码上传 Jun 24, 2019
search 代码上传 Jun 24, 2019
sqlutils 代码上传 Jun 24, 2019
stream 代码上传 Jun 24, 2019
.gitignore 修改gitignore Jun 20, 2019
LICENSE Initial commit Jun 20, 2019
README.md 代码上传 Jun 24, 2019
pom.xml 代码上传 Jun 24, 2019

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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文档地址

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


大快搜索(http://www.dksou.com)

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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