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KNIME: rilasciate KNIME Analytics Platform 3.7 e KNIME Server 4.8

By Luca Zanetello 1 settimana faNo Comments

KNIME ha appena annunciato il rilascio delle ultime versioni dei propri prodotti: KNIME Analytics Plaftorm 3.7 e KNIME Server 4.8.

Tra le principali novità di questa versione di KNIME Analytics Platform vi sono una serie di nuove viste interattive (controlla il nuovo CardView e Heatmap), nuove integrazioni che consentono ai flussi di lavoro KNIME di accedere direttamente a Google Drive e al formato Hyper di Tableau e una serie di nuovi test statistici. I nuovi nodi XGBoost aggiungono accesso a questa ben nota machine library ad alte prestazioni, mentre un’altra importante modifica riguarda il nuovo editor di layout per le viste composite dei metanodi, che consente di creare la propria libreria di nodi di visualizzazione personalizzati.

Ci sono anche nuove integrazioni con i notebook Jupyter e PySpark: ora è possibile importare ed eseguire il codice dai notebook Jupyter direttamente nel  flusso di lavoro KNIME e aggiungere Python ai flussi di lavoro Big Data consentendo di mischiare e abbinare perfettamente Python con i nodi esistenti dall’estensione KNIME per Apache Spark.

La nuova release di KNIME Server, invece, offre nuovi servizi di automazione e gestione per Data Scientist e team IT che producono flussi di lavoro e applicazioni di data science. Ora è possibile scalare automaticamente l’infrastruttura con i Distribuited Exexcutors e automatizzare la modifica e il controllo del flusso di lavoro in remoto. Sono inoltre disponibili nuovi servizi di gestione per l’aggiunta centralizzata delle personalizzazioni agli utenti della piattaforma KNIME Analytics.

I dettagli delle nuove release

KNIME Analytics Platform

Le principali novità su Knime Analytics Platform riguardano l’aggiunta di nuovi nodi statistici, le integrazioni con Jupyter e XGBoost, la possibilità di autenticarsi con il proprio account Google e connettersi a Google Drive, l’upgrade dell’integrazione con Tableau e alcuni miglioramenti legati all’usabilità.

Guided Analytics e nuove viste

È stata migliorata la vista Heatmap consentendo una nuova rappresentazione visita di dati numerici, introdotto l’Hierarchical Cluster Assigner che consente all’utente che consente all’utente di impostare in modo interattivo la soglia che determina il numero di cluster, aggiunta una nuova Card View, l’editor CSS e l’Interactive Layout Editor e i Nested Wrapped Metanodes.

Big Data

Sono stati aggiunti diversi nuovi nodi che consentono di combinare i job di PySpark all’interno del workflow esistente di Spark, è stato introdotto un nuovo Spark Row Filter, migliorata l’estensione per Apache Spark e supportare Apache Livy per controllare i job di Spark nell’ambiente Big Data e aggiunto il supporto per Spark 2.4.

KNIME Server

È stata completata la funzionalità di Distribuited Executor, aggiunto il Remote Workflow Editor, ampliata la possibilità di definire i profili di personalizzazione della piattaforma KNIME Analytics e, infine, sono stati apportati miglioramenti delle prestazioni di KNIME Explorer.

Scopri di più

Per scoprire meglio KNIME Analytics Platform e come Miriade può aiutarti a sfruttare al massimo le potenzialità nascoste nei tuoi dati grazie a questa piattaforma, visita la pagina dedicata.

Photo Credit: KNIME

Category:
  News
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