Apache MADlib是Pivotal与UC Berkeley合作的一个开源机器学习库，提供了精确的数据并行实现、统计和机器学习方法对结构化和非结构化数据进行分析。MADlib提供了丰富的分析模型，包括回归分析，决策树，随机森林，贝叶斯分类，向量机，风险模型，KMEAN聚集，文本挖掘，数据校验等。 MADlib 支持Greenplum, PostgreSQL 以及 Apache HAWQ, In-Database Analytics的特性使其大大扩展了数据库的分析功能，充分利用MPP架构使其能够快速处理海量数据集。本主题将为大家介绍MADlib的基本架构，工作原理及特性，分享MADlib在互联网，金融，零售等行业的用户案例，展望In-Database Machine Learning的广阔前景。