產(chǎn)品概述

基于Spark打造的大數(shù)據(jù)分析引擎（Big Data Engine，BDE），提供基于分布式內(nèi)存的大規(guī)模并行處理框架，從而大大提高大數(shù)據(jù)分析性能，內(nèi)置SQL查詢接口、流數(shù)據(jù)處理以及機器學習。
通過Hadoop提供可靠存儲HDFS以及MapReduce編程范式進行大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)。
通過Hbase實現(xiàn)大規(guī)模分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫，提供隨機存取大量的非結構化和半結構化的海量數(shù)據(jù)。

產(chǎn)品功能

提供結構化、半結構化、非結構化數(shù)據(jù)的處理能力。

數(shù)據(jù)質量控制能力，可以與數(shù)據(jù)質量管理平臺（DQMP）進行結合，通過對海量數(shù)據(jù)的質量進行分析，剔除噪聲數(shù)據(jù)，保證分析結果的正確性與準確性。

產(chǎn)品特征

01

數(shù)據(jù)價值洞察

低成本的數(shù)據(jù)價值洞察平臺

02

數(shù)據(jù)訪問便捷

數(shù)據(jù)作為服務，業(yè)務人員通過邏輯數(shù)據(jù)對象組件訪問數(shù)據(jù)，而不用關心數(shù)據(jù)的物理存儲方式，通過數(shù)據(jù)組織與前端應用功能，使業(yè)務人員可以較容易、較快地定位和了解數(shù)據(jù)的內(nèi)容

03

數(shù)據(jù)獲取能力

按需頻度的數(shù)據(jù)獲取能力，批量和實時數(shù)據(jù)采用不同的技術手段和工具，遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口標準

04

主流數(shù)據(jù)源

訪問主流數(shù)據(jù)源，包括關系型數(shù)據(jù)庫、Hadoop、非結構化數(shù)據(jù)的整合平臺

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