SQL como el procesamiento de matriz:
- No jugué con él puede ajustarse a sus necesidades MADlib / GreenPlum código abierto | Pivotal POV MADLib proporciona primitivas de matriz y aprendizaje automático como SQL extendido.
- SciDB como motor +1 mi voto por Duncan (Nota: el álgebra lineal es parte de las ofertas comerciales)
También consideraría no motor sino utilidades y libs en su lugar:
- HDF5 HDF Group – HDF5 (utilizado por Matrix Processing Language – MATLAB) con enlaces a muchos lenguajes científicos C / C ++ / Fortran / R / Python / Java (por ejemplo, Scala)
- CRAN – Paquete bigmemory y CRAN – Paquete bigalgebra – R
- dato-code / SFrame Core de aprendizaje automático basado en Python de Dato. Enlaces de lenguaje C / C ++ / Python
- Apache Parquet (bastante bueno en la compresión de datos estructurales) C ++ / Java (especialmente Java, pero poco contaminado con todo tipo de librerías Hadoop) con una estrecha integración con Apache Spark (puede ejecutarse sin Hadoop, por ejemplo, la pila de software S2 / Ceph)
Puede usar libs para álgebra lineal, por ejemplo, LINPACK o ScaLAPACK: paquete de álgebra lineal escalable C / C ++ / Fortran / Java / Scala, bibliotecas aceleradas por GPU Principalmente C / C ++ / Fortran / Python o lenguaje poco actualizado, pero bueno para la manipulación de matrices M ???Laboratorio
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