RapidMiner 7.4 新特性
2017-02-27
后台执行
此功能仅适用于拥有大型许可证的用户。
可以在Studio的后台执行进程，同时在用户界面中处理不同的进程。
后台监控
后台监视器显示后台进程的当前状态并提供对结果的访问。
并行循环
RapidMiner现在具有新的并行循环算子，可以一次运行多个迭代，充分利用可用的CPU内核（达到RapidMiner许可证的限制），大大加快了您的流程。
新的并行循环算子。
新的并行循环值算子。
新的并行循环属性算子。
新的并行循环文件算子。
请注意，由于兼容性原因，已经存在的进程仍将使用这些旧算子！为了在这样的进程中使用新的算子，您需要用新的算子手动替换现有的算子。
请注意，由于兼容性原因，已经存在的进程仍将使用这些旧算子！为了在这样的进程中使用新的算子，您需要用新的算子手动替换现有的算子。
存储库排序
现在，Repository面板允许在字母数字和时间顺序之间切换。
授予扩展其他权限
具有大型许可证的用户现在可以向未签名的扩展授予额外的权限。可以通过设置对话框的启动部分中的切换来完成。默认情况下不启用这些权限，因为它们通过允许在系统中运行未知软件会增加安全风险。
介绍 SparkRM
RapidMiner Radoop 7.4引入了SparkRM（可用于“企业”许可证）。使用SparkRM，RapidMiner Studio中存在的任何算子或进程都可以在Hadoop环境中并行运行，利用Spark作为执行框架。
新的SparkRM元算子中的用户定义的子进程（即可视化定义的代码）可以包含任何内存中的RapidMiner算子，包括来自扩展的算子。算子封装该子进程并将其推送到Hadoop，在Hadoop中，它在Spark内可能在多个Hadoop节点上自动执行。提供给SparkRM算子的输入数据被分区（根据属性的值，线性地或只是随机地）并且预先分发到Hadoop节点。然后RapidMiner子进程在所有这些分区上运行，潜在地在许多Hadoop节点中。执行后，如果是相干数据集，则结果将合并，否则返回为集合。
SparkRM打开了多种新的用例，现在可以通过Radoop本地解决Hadoop，特别是那些需要扩展，如文本分析，过程挖掘，时间序列分析或预测等。
SparkRM打开了多种新的用例，现在可以通过Radoop本地解决Hadoop，特别是那些需要扩展，如文本分析，过程挖掘，时间序列分析或预测等。
