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达梦大数据分析处理平台DMUDB

犀牛云 2017-10-29
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产品概述

达梦大数据分析处理平台(DMUDB)基于HADOOP,结合达梦核心技术,能承载海量的结构化数据、半结构化、非结构化数据,完成多源数据的统一承载、统一访问。支持海量数据的高可用、高可靠性、高安全处理。

达梦大数据分析处理平台DMUDB

产品特点

1.兼容HADOOP 

完全兼容HADOOP生态圈的各类组件和接口,可以基于HADOOP提供各类大数据解决方案。

2.多种服务访问接口
提供标准的JDBC3.0驱动接口,提供DFS数据访问接口,提供WebService及HTTP REST数据访问接口。
3.高性能SQL引擎
“SQL ON HADOOP”查询引擎构建于分布式平台,支持将大型的SQL查询自动分解到多个查询节点上,查询性能随集群规模线性增长。
 
应用场景
1.海量数据存储
在大数据中心数据整合场景中,数据存储需要有弹性扩展能力,支撑不断扩张的数据存储需求。
2.离线分析场景
需要拥有强有力的工具对数据进行异构数据关系运算,完成各种跑批作业和分析作业。
3.大数据并行挖掘
结合Mahout和Spark graph 、Spark R等一系列分布式数据挖掘工具,完成基于历史数据的模型训练、模型导出,基于模型的预测预报。


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    2017 - 10 - 29
    产品概述达梦大数据分析处理平台(DMUDB)基于HADOOP,结合达梦核心技术,能承载海量的结构化数据、半结构化、非结构化数据,完成多源数据的统一承载、统一访问。支持海量数据的高可用、高可靠性、高安全处理。产品特点1.兼容HADOOP 完全兼容HADOOP生态圈的各类组件和接口,可以基于HADOOP提供各类大数据解决方案。2.多种服务访问接口提供标准的JDBC3.0驱动接口,提供DFS数据访问接口,提供WebService及HTTP REST数据访问接口。3.高性能SQL引擎“SQL ON HADOOP”查询引擎构建于分布式平台,支持将大型的SQL查询自动分解到多个查询节点上,查询性能随集群规模线性增长。 应用场景1.海量数据存储在大数据中心数据整合场景中,数据存储需要有弹性扩展能力,支撑不断扩张的数据存储需求。2.离线分析场景需要拥有强有力的工具对数据进行异构数据关系运算,完成各种跑批作业和分析作业。3.大数据并行挖掘结合Mahout和Spark graph 、Spark R等一系列分布式数据挖掘工具,完成基于历史数据的模型训练、模型导出,基于模型的预测预报。
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