LINQPad是进行.NET开发的一款优秀工具，非常有利于Ignite.NET API的快速入门。 入门 下载LINQPad：linqpad.net/Download.aspx，注意要选择64位操作系统的AnyCPU版本； 安装Ignite.NET的NuGet...

Ignite集群搭建完成之后，应用就可以接入集群进行各种操作了，但是默认的集群，没有安全保护机制，任何应用、支持JDBC的客户端，只要知道集群节点的IP地址，都可以接入集群，这造成了一定的安...

Ignite项目刚开源时，它被定义为一种纯粹的内存解决方案：一种分布式缓存，可将数据放入内存以加快访问速度。但随后在2017年推出了Apache®Ignite™2.1版本，它首次发布了Ignite的原生持久化...

开发者在搭建第一个Ignite集群时，常常会遇到各种障碍，社区在收集了各种常见问题后，整理了一份检查清单帮助开发者，总之，本文的目的是帮助开发者在一开始就搭建一个正常的集群，走在正确的...

任何深度学习都是从数据开始的，这是关键点。没有数据，就无法训练模型，也无法评估模型质量，更无法做出预测，因此，数据源非常重要。在做研究、构建新的神经网络架构、以及做实验时，会习惯...

介绍 在本系列的第一篇文章中，安装了Node.js、Ignite的Node.js瘦客户端包，并且测试了一个示例应用。在本文中，可以看一下Ignite在处理其它数据源（比如关系数据库）的已有数据时，一个很有...

介绍 Ignite原生提供了若干种主要编程语言的支持，最近，还通过瘦客户端技术对其它的编程语言提供了支持，其中在2.7版本中新增加的瘦客户端包括Python、PHP和Node.js。 瘦客户端具有如下的特...

很多人会问，Ignite有没有持久化存储，或者说是不是一个单纯的内存存储？ 答案是都有，Ignite的原生持久化可以打开，也可以关闭。这使得Ignite可以存储比可用内存量大得多的数据集，也就是说...

本文会介绍Apache Ignite的C++ API（称为Ignite C++），主要面向C/C++开发者。 Ignite和Ignite C++ Ignite C++构建于Ignite之上； Ignite C++在同一个进程中启动JVM，并且通过JNI与之通信； ...

在本系列前面的文章中，简单介绍了一下Ignite的k-最近邻(k-NN)分类算法，下面会尝试另一个机器学习算法，即使用泰坦尼克数据集介绍k-均值聚类算法。正好，Kaggle提供了CSV格式的数据集，而要...

在本系列前面的文章中，简单介绍了一下Ignite的线性回归算法，下面会尝试另一个机器学习算法，即k-最近邻(k-NN)分类。该算法基于对象k个最近邻中最常见的类来对对象进行分类，可用于确定类成...

在本系列前面的文章中，简单介绍了一下Ignite的机器学习网格，下面会趁热打铁，结合一些示例，深入介绍Ignite支持的一些机器学习算法。 如果要找合适的数据集，会发现可用的有很多，但是对于...

本系列共6篇文章，会通过一些代码示例，讲解如何在Ignite中使用机器学习库，本文是本系列的第一篇。 从Ignite的2.4版本开始，机器学习就可以用于生产环境了。在这个版本中，进行了大量的开发...

本系列共6篇文章，会通过一些代码示例，讲解如何在Ignite中使用机器学习库。 在第二篇中主要讲解遗传算法，这个算法是今年早些时候（2018）捐赠给Apache基金会的。 遗传算法是一种通过模拟生...

本系列共两篇文章，主要探讨如何将Ignite和Spark进行集成。 下面简要地回顾一下在第一篇文章中所谈到的内容。 Ignite是一个分布式的内存数据库、缓存和处理平台，为事务型、分析型和流式负载...

本系列共两篇文章，会探讨如何将Ignite和Spark进行集成。 Ignite是一个分布式的内存数据库、缓存和处理平台，为事务型、分析型和流式负载而设计，在保证扩展性的前提下提供了内存级的性能。 ...

经常有人拿Ignite和Spark进行比较，然后搞不清两者的区别和联系。Ignite和Spark，如果笼统归类，都会归类于内存计算平台，两者功能上虽然有交集，并且Ignite也会对Spark进行支持，但是不管是...

1.产品介绍 Ignite Ignite内存计算平台是一个高性能、集成化、混合式的企业级分布式架构解决方案，功能强大，有先进的集群管理功能，对于分布式内存数据库、流处理技术、分布式计算、分布式服...

1.摘要 1.1.Ignite是什么？ Apache Ignite是一个以内存为中心的分布式数据库、缓存和处理平台，支持事务、分析以及流式负载，可以在PB级数据上享有内存级的性能。 1.1.1.Ignite定位 Ignite是...

有时，Cassandra和Ignite配合得很好，但是有时，选择一个解决方案更好。