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的客户端与服务器的区别，从以下7个方面做对比：

1.功能

两者没有区别，都涵盖了数据挖掘整个生命周期的所有功能，包括数据整理、创建模型、评估模型到应用模型的所有功能。

2.模型共享

客户端所创建的数据流(Stream),模型等都是以文件形式保存在本地客户端上，而如果使用服务器，那么所有创建的数据流(Stream),模型等都是保存在服务器上，各个用户连接上服务器后，可以共享这些资源。

3.数据安全

由于客户端可以直接连接数据库，那么数据文件可以直接导出保存在客户端上，如果是比较机密的数据，会存在数据不安全的问题；如果是服务器，连接数据库是通过服务器连接，导出的数据也是保存在服务器上，用户没有办法下载到本地，保证了数据的安全。

4.自动调度任务执行

客户端不能自动调度任务运行，每次任务的执行都需要打开客户端，点击运行来执行任务。而服务器可以通过批处理（batch）的方式自动调度任务运行，客户只需要创建批处理文件，再通过Windows或Linux操作系统上的计划任务自定义运行周期，定时执行任务。一般情况下，会定义晚上执行任务，避免白天影响其它系统的正常工作。

5.性能

数据的分析处理性能是依赖于运行环境的硬件，数据量以及使用的算法，如果是客户端，无法支持大数据量的处理，而如果使用服务器，可以大大提升数据处理性能。比如原始数据量达到千万级数据量，如果使用客户端，基本上无法支撑。

6.对Hadoop数据源的支持

客户端不支持直接连接Hadoop数据源，因此如果需要连接Hadoop数据源，实现分布式计算，则必须同时配置以下三个模块，分别是Modeler 客户端、Modeler服务器以及IBM SPSS Analytics Server才能够实现。

7.支持的操作系统

客户端只支持Windows操作系统，服务器则可以安装在多类系统上，包括Windows,Linux,Solaris,AIX等操作系统上。

以下列出客户端及服务器各自支持的操作系统：

客户端

PS:以下列出的Windows Server操作系统，命名用户（AuthorizedUser) 不支持，并发用户(Concurrent User)才支持。

Modeler 服务器

AIX

Linux

Solaris

Windows

总结

基于以上对比，虽然客户端与服务器在功能上区别不大，但客户端一般适用于个人学习使用，而对于企业级的应用，需要注重模型共享、数据安全、自动化任务执行以及处理性能，因此我们建议配置客户端与服务器共同使用，以保证项目的顺利进行。

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