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应用 Cloudera Data Warehouse 的原生云 BI 和分析

借助 Cloudera Data Warehouse 在云端的灵活性,以更加经济有效的方式、从更多数据中获取更多价值。只有 Cloudera 提供云原生功能,将高性能分析型 SQL (无需任何ETL或数据副本)与数据进行无缝连接,并可根据需要配合弹性进行扩展。

以更大的灵活性探索和分析

Cloudera 是唯一一个利用云端灵活性和成本效益弹性、以最快速度获取有价值信息的现代化数据仓库。通过直接查询亚马逊S3等云原生存储中的数据,避免僵化的数据建模和耗时的数据加载。动态部署和弹性调整以满足您的需求。与其他基于云的分析数据库相比,Cloudera 也提供了更好的性价比。

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Cloudera Enterprise正在推动云端数据分析

直接查询云本地存储

直接针对Amazon S3中的数据运行高性能SQL分析,而无需将数据移动到单独的存储或将其转换为专有格式。

适应不断变化的需求

支持峰值和非峰值使用,采用现代化的解耦架构,可根据需要独立弹性增长和缩小计算和存储。

瞬时付费即时集群

加速和减速定期批处理作业的群集以满足不断变化的需求,节省计算托管成本,无需耗费时间的数据加载操作。

数据可移植性和灵活性

共享对象存储表示数据未绑定到单个应用程序。相同的数据可以用于多个应用程序,包括ETL和数据科学,而不会将其移动到单独的集群。

技术效益

Cloudera Enterprise 提供了一个现代化数据仓库,并由 Apache Impala 提供云端的高性能SQL分析技术。Impala是唯一具有混合可移植性的MPP SQL引擎,用于处理存储在开放共享数据平台上的数据,诸如 Apache Hadoop 的HDFS文件系统(本地 Amazon EBS存储),Apache Kudu 的列存储以及 Amazon S3 等对象存储等。

Impala能够从多个来源访问开放格式的数据,可以让用户更快速灵活地查询数据,而无需严格的数据建模和加载典型的单片分析数据库体系结构。这种功能在云中特别有用,因为您可以利用瞬态群集和按需弹性来节省群集托管成本。

与强大的批处理工具 Hive-on-Spark(也支持云原生数据访问)配合,可以充分利用共享数据层来支持云中的 ETL 和 BI 分析。使用 Cloudera Director,可以启动瞬态群集以进行定期批处理和数据准备作业,并在完成后终止群集。这些数据可以直接用于BI和探索,Cloudera Director 可以根据峰值使用情况轻松地弹性增长和缩小这些集群。

Cloudera的平台可以将共享数据放在架构的中心,将多个应用程序和框架结合在一起,扩展数据的价值,并将您的分析作为实时应用程序的一部分进行操作。对象存储提供额外的好处,允许多租户隔离这些数据以优化资源。

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