Comment optimiser la gestion de la mémoire lors de l'analyse de jeux de données gigantesques ?

Dans un environnement SAS Viya distribué, l'action glm utilise le paramètre table pour accéder aux données chargées en mémoireGemini said
Espace de stockage temporaire (RAM) utilisé par le moteur CAS pour charger et traiter les données à haute vitesse, minimisant les accès disque pour optimiser les performances de SAS Viya.
CAS. Pour optimiser les ressources, vous pouvez utiliser le sous-paramètre where afin de filtrer les données directement au niveau du plan de données, réduisant ainsi la charge de calcul. De plus, le paramètre maxParameters permet de définir une limite de sécurité pour empêcher la création de modèles trop gourmands en mémoireGemini said
Espace de stockage temporaire (RAM) utilisé par le moteur CAS pour charger et traiter les données à haute vitesse, minimisant les accès disque pour optimiser les performances de SAS Viya.
qui pourraient impacter la stabilité du serveur Cloud Analytic ServicesMoteur d'exécution in-memory de SAS Viya. Il assure le traitement massivement parallèle (MPP) et distribué des données pour optimiser les performances analytiques et le passage à l'échelle..

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Exemples pour l'action glm

Régression linéaire basique

Ajustement d'un modèle simple pour prédire le prix en fonction de la surface.

Régression complète avec sélection de variables et diagnostics

Cet exemple utilise une sélection Stepwise, inclut une variable de classification, calcule les diagnostics de colinéarité (VIF) et génère une table de sortie avec les prédictions.

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