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  • 吉林十一选5开奖多少期: 数据湖探索 DLI

    吉林11选五走势图遗漏 www.iu5i.net 数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是基于Apache Spark生态,完全托管的大数据处理分析服务。企业使用标准SQL或Spark程序就能轻松完成异构数据源的联邦分析,挖掘和探索数据价值

    按需付费,CU单价¥1.4/小时

    了解详情
    产品优势
    • 兼容开放

      基于开源Apache Spark生态和接口,线下Spark应用可以无缝平滑迁移到云上,减少迁移工作量

    • 算力强大

      使用大数据高扩展性框架,轻松处理TB~EB级海量数据,自如应对不同场景的数据分析处理需求

    • 性能卓越

      使用内存计算模型、DAG调度框架、高效的优化器,综合性能是传统MR模型的百倍以上

    • 成本更低

      按使用时长计费,使用时收费,不使用不收费,定价单位是CU(1CU = 4核CPU + 16GB内存),CU单价为¥1.4/小时

    主要功能

    • 运行标准SQL

      使用JDBC和SDK等接口运行标准ANSI SQL 2003,无需关心具体SQL引擎的部署和运维,就能基于海量数据进行分析。

    • Serverless Spark

      基于Apache Spark生态,提供Spark Streaming、Spark Batch等Spark全栈能力,能够基于Spark API轻松完成TB~EB级数据处理分析

    运行标准SQL

    Serverless Spark

    • 企业级多租户

      支持计算资源按租户隔离,保障作业SLA;支持数据权限控制到表/列,帮助企业实现部门间数据共享和权限管理

    • SQL on AI

      将对图片、视频、语言的处理分析能力嵌入在SQL里,提供结构化与非结构化数据的融合分析能力

    企业级多租户

    SQL on AI

    • 异构数据源联邦分析

      支持多种数据格式( CSV、JSON、Parquet、ORC、CarbonData等),云上多种数据源(OBS、DWS、CloudTable、RDS等),数据无需搬迁,即可实现对云上多个数据源进行联邦分析,帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

    • 无限扩展

      存储和计算资源自动弹性扩容,可自如面对流量、数据等的突增。用户不感知,无需关心资源是否够用。

    异构数据源联邦分析

    无限扩展

    应用场景
    • 海量日志分析

    • 异构数据源联邦分析

    • 大数据ETL处理

    海量日志分析

    游戏运营数据分析

    游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台,分析每日新增日志获取所需指标,通过数据来辅助决策。例如:运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等,了解游戏当前状态及后续响应活动措施;投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源,来决定下一周期重点投放哪些平台

    优势

    高效的Spark编程模型

    使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据,进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑,无需关心多线程模型

    简单易用

    直接使用标准SQL编写指标分析逻辑,无需关注背后复杂的分布式计算平台

    按需计费

    日志分析按实效性要求按周期进行调度,每次调度之间存在大量空闲期。DLI按需计费只在使用期间收费,成本较独占集群降低50%以上

    异构数据源联邦分析

    车企数字化服务转型

    面临市场新的竞争压力及出行服务不断变革,车企通过构建车联云平台和车机OS,将互联网应用与用车场景打通,完成车企数字化服务转型,从而为车主提供更好的智联出行体验,增加车企竞争力,促进销量增长。例如:通过对车辆日常指标数据(电池、发动机,轮胎胎压、安全气囊等健康状态)的采集和分析,及时将维保建议回馈给车主

    优势

    多源数据分析免搬迁

    关系型数据库RDS中存放车辆和车主基本信息,表格存储CloudTable中存放实时的车辆位置和健康状态信息,数据仓库DWS中存放周期性统计的指标。通过DLI无需数据搬迁,对多数据源进行联邦分析

    数据分级存储

    车企需要保留全量历史数据支撑审计类等业务,低频进行访问。温冷数据存放在低成本的对象存储服务OBS上,高频访问的热数据存放在数据引擎(CloudTable和DWS)中,降低整体存储成本

    告警快速敏捷触发服务器弹性伸缩

    对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求

    大数据ETL处理

    地理大数据分析

    地理大数据具有大数据的相关特征,数据体量巨大,例如全球卫星遥感影像数据量达到PB级;数据种类多,有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据,非结构化的空间位置数据、三维建模数据;在大体量的地理大数据中,通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼,是用户非常关注的话题

    优势

    灵活探索

    支持全栈Spark能力,具备丰富的Spark空间数据分析算法算子,全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据的离线批处理,支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理

    大数据ETL

    具备TB~EB级遥感影像数据治理能力,能快速将海量遥感影像数据接入上云,快速完成影像数据切片处理,为分布式批处理计算提供弹性分布式数据集

    开年采购季 低至1折起

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