Doradzaj i komentuj moją kompilację dla nauki o danych
#1

Chcesz zbudować komputer do nauki danych i ogólnego zastosowania. Nauka danych oznacza, że chcę zainstalować narzędzia do nauki danych, takie jak R, Python, do narzędzi ETL, takich jak VisualStudio SSDT, do baz danych, takich jak Cassandra, SQL Server, MongoDB, do dużych technologii danych, takich jak Hadoop, Spark, Kafka. Ogólny cel to także ... muzyka, muzyka, podstawowe możliwości przechowywania i przetwarzania. Nie widzę siebie w grach na PC, więc mogę korzystać z GPU na pokładzie.     Budżet ustawiłem w granicach 500- 700 USD.   Spec: proc: i3 8100 lub i5 8400? M
Reply
#2

Fyi, hackintosh nie są dostępne tak szybko, ponieważ nie ma obecnie procesora Coffeelake w ofercie Mac, co również oznacza brak sterowników dla nich.
Reply
#3

Myślę, że dyskusja na temat hackintosha nie jest dozwolona, ponieważ jest technicznie nielegalna. Ale najlepiej byłoby myśleć o układzie 6700 lub chipach 4. gen PM me for cookie (; aplikacja Fora HardwareZone
Reply
#4

joshuaho napisał: Myślę, że dyskusja na temat hackintosha nie jest dozwolona, ponieważ jest technicznie nielegalna. Ale najlepiej byłoby myśleć o układzie 6700 lub chipach 4. gen PM me for cookie (; aplikacja Fora HardwareZone Czy Apple nie ogłosiło, że Mac OS jest FOC, aby uniknąć procesu, który zaatakował Microsoft w związku z łączeniem IE i WMP z Windows? (Tak jak w przypadku wymuszania sprzedaży oprogramowania, z wyjątkiem przypadku Maca, jest to cały system operacyjny. Tak, powiedz mi o sprawiedliwości i sprawiedliwości. )
Reply
#5

Usuwam hackintosha z dyskusji. Uprzejmie pomóż nam skomentować samą kompilację. Czy procesor Intel 6700 nie odzyskuje 2 generacji? Czy lepiej jest zrobić maszynę wirtualną lub bezgłową dodatkową maszynę dla Linuksa? btw, nie planuję zbudować prawdziwej maszyny bazodanowej. Baza danych służy raczej do celów rozwoju / testowania / weryfikacji koncepcji.
Reply
#6

Zyskaj tyle baranów, na ile cię stać. Rozważ więcej rdzeni z AMd. Big data uwielbia parellelizację. addictzz napisał: Chcesz zbudować komputer do nauki danych i ogólnego zastosowania. Nauka danych oznacza, że chcę zainstalować narzędzia do nauki danych, takie jak R, Python, do narzędzi ETL, takich jak VisualStudio SSDT, do baz danych, takich jak Cassandra, SQL Server, MongoDB, do dużych technologii danych, takich jak Hadoop, Spark, Kafka. Ogólny cel to także ... muzyka, muzyka, podstawowe możliwości przechowywania i przetwarzania. Nie widzę siebie w grach na PC, więc mogę korzystać z GPU na pokładzie. Budżet ustawiłem w granicach 500- 700 USD. Spec: proc: i3 8100 lub i5 8400? M
Reply
#7

Piezoq napisał: Zyskaj tyle baranów, na ile cię stać. Rozważ więcej rdzeni z AMd. Big data uwielbia parellelizację. To jest teraz mój ból. Dążę do 16 GB dla wielu maszyn wirtualnych, ale w tej chwili ceny pamięci RAM gwałtownie rosną.
Reply
#8

Maszyny wirtualne zdecydowanie potrzebują pamięci RAM i więcej rdzeni / wątków. AMD Ryzen 7 to lepszy wybór do Twojego zastosowania. Ryzen 7 gen 2 powinien pojawić się już niedługo w tym miesiącu, więc po prostu czekaj na wiadomości, chyba że jesteś w pośpiechu. Jeśli tak, pobierz r7 1700.
Reply
#9

addictzz napisał: Chcesz zbudować komputer do nauki danych i ogólnego zastosowania. Nauka danych oznacza, że chcę zainstalować narzędzia do nauki danych, takie jak R, Python, do narzędzi ETL, takich jak VisualStudio + SSDT, do baz danych, takich jak Cassandra, SQL Server, MongoDB, do dużych technologii danych, takich jak Hadoop, Spark, Kafka. Ogólny cel to także ... muzyka, muzyka, podstawowe możliwości przechowywania i przetwarzania. Nie widzę siebie w grach na PC, więc mogę korzystać z GPU na pokładzie. Budżet ustawiłem w granicach 500- 700 USD. Spec: proc: i3 8100 lub i5 8400? M / B: oparty na chipie H370 (proszę o pomoc, choć wiem, że muszę poczekać) RAM: 8 GB? Dysk twardy: dysk SSD 240 GB + 2 TB? PSU:? Obudowa: Mam zapasowe FT03 i SG03. Dodatkowe pytania: Jeśli chcę wykonać próbny klaster hadoop, czy lepiej jest budować 2PC lub 1 PC z wieloma maszynami wirtualnymi? Mówiąc szczerze, przy tak niskim budżecie może chcesz spojrzeć na usługi przetwarzania w chmurze? Osobiście bawię się z tensorflow za pomocą Google Cloud VM i do tej pory tak dobrze. Możesz uzyskać od nich konto próbne, aby się bawić.
Reply
#10

Amazon AWS
Reply


Forum Jump:

Thread Rating:
  • 0 Vote(s) - 0 Average
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5


Users browsing this thread: 2 Guest(s)