Microsoft SQL Server基本高级python集成差异

Question

有人知道Microsoft SQL 2017 Server的各种Python集成选项之间的具体区别是什么吗？表格显示sql server

但是“基本”集成与“高级”集成之间的实际区别是什么？有没有人对不同类型的集成有任何经验？

来源：https://docs.microsoft.com/en-us/sql/advanced-analytics/r/differences-in-r-features-between-editions-of-sql-server?view=sql-server-2017

Answer 1

看起来它与RRE完全并行有关-不确定它是否确实适用于Python支持。 enter link description here

FWIW有关Python的许多文档都不完整或完全错误

Answer 2

在您发布的链接中：“基本集成和高级集成之间的区别在于规模。高级集成可以使用所有可用的内核对计算机可以容纳的任何大小的数据集进行并行处理。基本集成限于2个内核，并且数据集适合内存。”

因此，使用开源Python或R运行时的基本集成类似。数据帧必须适合内存，并且东西运行单线程。高级集成启用了Microsoft Machine Learning Server的全部功能。

  

Microsoft机器学习服务器包括一组丰富的   高度可扩展的分布式算法集，例如RevoscaleR，   revoscalepy和microsoftML可以处理大于   物理内存的大小，并且可以在多种平台上运行   分布式

https://docs.microsoft.com/en-us/machine-learning-server/what-is-machine-learning-server

Answer 3

如果您仍在寻找答案，我不会感到惊讶。但是，这是我自己发现的，我认为那会有所帮助。

1基本集成仅限于2个内核和内存数据集。

2高级集成可以使用所有可用的内核对受硬件限制的任何大小的数据集进行并行处理。

它与您发布的链接在同一页面中，只需向下滚动即可。