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gotqn
Asked: 2018-07-26 06:36:25 +0800 CST

在企业版和标准版上使用 R 服务的确切好处是什么？

  • 772

我目前使用的是SQL Server 2016 SP标准版，想安装 R 服务。在文档Machine Learning Server (Standalone)中说，仅允许在 Enterprise ( )上进行独立安装。

另外，我发现了一个帖子，里面有人说在标准上我无法使用并行操作并且存在内存限制：

在此处输入图像描述

谁能说出确切的内存/处理器限制是什么？

我需要使用繁重的 R 计算等详细信息，目前的测试表明标准版中的实现没有像我希望的那样工作。

sql-server t-sql

2 个回答

  1. Best Answer

    查看联机丛书的“跨版本的 SQL Server 机器学习服务的功能可用性”页面：

    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内核并行处理您的计算机可以容纳的任何大小的数据集。基本集成仅限于 2 个内核和适合内存的数据集。

    联机丛书在该页面上详细介绍了有关部署限制的信息，例如：

    只有（独立）服务器提供 Microsoft（非 SQL 品牌）R 服务器或机器学习服务器安装中包含的操作化功能。操作化包括 Web 服务部署和托管功能。

    对于（数据库内）安装，当您将代码转换为可以在存储过程中运行的函数时，实施解决方案的等效方法是利用数据库引擎的功能。

    • 6

  2. 正如布伦特在那里引用的那样，关键区别之一是规模。

    如果您的计算并行得令人尴尬，即每一行都可以彼此独立计算，那么使用sp_execute_external_scriptwith@parallel = 1将允许您轻松地并行运行 R 计算。请注意，仍然有可能咬得太多，无法咀嚼并耗尽内存，在这种情况下，您可以添加@params = N'@r_rowsPerRead INT', @r_rowsPerRead = N，其中 N 是您希望一次读取的最大行数。

    使用上面的方法，我已经能够在不到 10 分钟的时间内对 20 亿行数据运行 R 计算（显然你的里程可能会有所不同）。

    如果您需要对批处理进行更多控制，例如确保将适当的行组合在一起，那么我认为您可以通过直接从 R 脚本中调用 RevoScaleR 函数来实现这一点，但我没有考虑过这个。

    如果您绝对必须使用标准版，那么您可以通过自己对数据进行批处理来发挥创意，但是当我尝试这样做时，我发现代码会变得非常复杂，而且速度也不如利用企业版流式处理。

    此处提供更多信息：https ://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-stored-procedures/sp-execute-external-script-transact-sql?view=sql-server-2017

    注意 SSDT 不支持GRANT EXECUTE ANY EXTERNAL SCRIPT，所以如果您使用它进行部署，那么事情就会变得很痛苦。我已将此作为用户声音问题提出https://feedback.azure.com/forums/908035-sql-server/suggestions/32896864-grant-execute-any-external-script-not-recognised-b。

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