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探索 Cloudera Data Platform

CDP 通过轻松、快速、安全地连接并保护整个数据生命周期来推动基于数据驱动的决策制定。 

在任何云环境和数据中心中管理和保护数据生命周期

Dataflow Data Engineering Data Warehouse Operational Database Machine Learning and AI SDX Control Panel
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DataFlow:在生命周期中收集数据流,进行流式分析

借助内置的端到端安全性和数据沿袭功能,可以轻松地从边缘、任何公有云或数据中心到任何下游系统撷取、路由、管理和传输静态数据和动态数据。CDP Data Hub 使用 Apache NiFi 进行流管理,并使用 Apache Kafka 进行流消息传递 — Apache NiFi 和 Apache Kafka 都是 Cloudera DataFlow 的组成部分,Cloudera DataFlow 是一个全面的实时流数据平台,可提供关键的洞察信息和即时可行的情报。 

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Data Engineering:丰富、完善、构建和准备生命周期中的数据

Cloudera Data Engineering 帮助丰富、转换和清洗数据,可以轻松地创建、执行和管理端到端数据管道。Cloudera Data Engineering 能够以极高的性能执行各种数据处理工作负载,包括使用 Apache Spark 和 Spark Streaming 进行批处理和实时流处理,并由 Apache HBase、Apache Kudu 和云对象存储等多种存储选项提供支持。

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Data Warehouse:提供自助服务访问生命周期中的报表 

以极高的速度和超级可扩展性向成千上万的用户提供有关海量已验证数据的业务洞察力,不会牺牲合规性且不会超出预算。通过无缝且安全的方式将本地工作负载迁移到任何公有云,Cloudera Data Warehouse 可以通过对报表、仪表板和高级分析的自助访问适应不断变化的业务需求并满足服务水平协议(SLA)要求,性能远远优于影子 IT。

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Operational DB: 服务于生命周期中来自所有来源的所有类型的数据 

Cloudera Operational Database 可以在一个统一的端到端开源平台中提供面向结构化数据和非结构化数据的服务,确保通过对不断变化的数据进行流处理和实时分析来驱动决策。用户可以大规模、高并发和低延迟地提供实时数据服务,并可以大规模提供数据科学服务,以便轻松地构建和评估机器学习模型,并将其部署到生产中。

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机器学习:对生命周期实施操作型预测 

借助自助服务、协作式工作流来构建和实现机器学习模型,从而更快速地将企业数据科学大规模地从研究投入到生产。通过直接在 Web 浏览器中使用 Python、R 和 Scala 语言,Cloudera Machine Learning 能够为数据科学团队提供强大的自助服务体验,以开发和原型化新的机器学习功能并轻松将其部署到生产中。 

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SDX:确保整个生命周期的安全、治理和沿袭

Cloudera SDX(共享数据体验)提供了绑定数据生命周期的企业级数据安全与治理结构。SDX 支持在混合云、私有云或多云环境中一次性设置数据和元数据安全与治理策略,并在整个数据生命周期中自动执行这些策略,从而在整个组织机构内提供安全且合规的数据访问服务。

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控制面板:在整个生命周期中使用通用工具管理 CDP 服务

可以从一个单一的窗格中管理、监视和协调所有 CDP 服务,并具备统一的安全与治理特性。该控制面板由 Workload Manager、Replication Manager、Data Catalog 和 Management Console 组成,提供了一系列功能强大的工具,这些工具可以提供数据管理、工作负载分析、数据移动和数据发现功能,从而能够在任何地方进行多功能分析。 

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