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    Cloudera Enterprise Data Hub授權購買
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    Cloudera Enterprise Data Hub (產(chǎn)品編號：13990)

    一款用于數(shù)據(jù)驅動的云優(yōu)先型企業(yè)的平臺。

    標簽：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析Hadoop

    開發(fā)商： Cloudera

    當前版本：

    產(chǎn)品類型：軟件

    產(chǎn)品功能：大數(shù)據(jù)分析工具

    平臺語言：

    開源水平：不提供源碼

    本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考，具體以商家網(wǎng)站介紹為準，如有疑問請來電 023-68661681 咨詢。

    將復雜的數(shù)據(jù)轉換為清晰且可操作的見解

    大數(shù)據(jù)和Spark的領導者

    隨時隨地構建AI解決方案

    優(yōu)化的數(shù)據(jù)倉庫

    豐富的資源

    Cloudrea總部授權合作伙伴 - 慧都科技

    Cloudera Enterprise Data Hub是一款用于數(shù)據(jù)驅動的云優(yōu)先型企業(yè)的平臺。適用于任何云上的多功能分析，并且具有可應用于任何地方的一致性安全和治理。

    Cloudera Enterprise Data Hub即我們常說的CDH，是100%開源平臺發(fā)行版，但是現(xiàn)在Cloudera官方授權方式已調整，CDH不再免費，并且之后將會包含在CDP Data Hub中，想要了解具體詳情的用戶可以咨詢專業(yè)顧問。

    點擊了解CDP Data Hub

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    * 關于本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考，精準產(chǎn)品資料以官網(wǎng)介紹為準，如需購買請先行測試。


    Cloudera介紹

    在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，規(guī)模最大、知名度最高的公司則是Cloudera。從自動駕駛汽車和外科手術機器人到客戶流失預防和欺詐檢測，企業(yè)都依靠數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)新見解并為改變世界的解決方案提供動力。 這一切都始于基礎數(shù)據(jù)管理平臺。 具有可滿足當今最苛刻工作負載需求的規(guī)模，以及可以靈活利用原生云架構的靈活性。

    只有Cloudera才能提供：

    • 統(tǒng)一平臺上的多功能分析，消除了孤島，并加快了數(shù)據(jù)驅動見解的發(fā)現(xiàn)
    • 應用一致的安全性，治理和元數(shù)據(jù)的共享數(shù)據(jù)體驗
    • 真正的混合功能，支持公共云，多云和本地部署



    優(yōu)勢概況

    Cloudera提供了一套集成的分析引擎套件，范圍從流和批處理數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫，運營數(shù)據(jù)庫和機器學習。Cloudera SDX應用一致的安全性和治理，使用戶可以共享和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)以供跨工作負載使用。在開源創(chuàng)新的推動下，Cloudera的數(shù)據(jù)平臺提供了最大的靈活性，因此您可以專注于數(shù)據(jù)，應用程序和業(yè)務。


    功能詳細介紹

    Cloudera Enterprise Data Hub由Data Science Workbench、Data Warehouse、Operational DB和Data Science & Engineering組成。

    • Data Science Workbench——一個Web應用程序，可讓數(shù)據(jù)科學家直接在安全環(huán)境中使用他們喜歡的開源庫和語言（包括R，Python和Scala），從而加速從勘探到生產(chǎn)的分析項目。（點擊跳轉Cloudera Machine Learning）
    • Data Warehouse——適用于所有現(xiàn)代，自助式和高級分析用例的混合和多云數(shù)據(jù)倉庫服務。
    • Operational DB——實時，可擴展的操作數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫在統(tǒng)一的開源平臺中為傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù)以及新的非結構化數(shù)據(jù)提供服務。
    • Data Science & Engineering——熟悉且性能卓越的工具來訪問Apache Hadoop數(shù)據(jù)，這些工具可解決現(xiàn)代預測分析的各個方面。

    Data Science Workbench

    自助數(shù)據(jù)科學

    通過直接在Web瀏覽器中使用Python，R和Scala，Data Science Workbench提供了數(shù)據(jù)科學家喜歡的自助服務體驗。在可自定義的項目環(huán)境中下載并嘗試最新的庫和框架，這些環(huán)境與您的筆記本電腦一樣工作。從任何地方訪問任何數(shù)據(jù)-從云對象存儲到數(shù)據(jù)倉庫，Data Science Workbench不僅提供與CDH和HDP的連接，而且還與您的數(shù)據(jù)科學團隊進行分析的系統(tǒng)提供連接。

    自動化的數(shù)據(jù)和分析管道

    使數(shù)據(jù)科學家可以管理自己的分析管道，包括內置的計劃，監(jiān)視和電子郵件警報?？焖匍_發(fā)新的機器學習 項目并為之原型，并輕松將其部署到生產(chǎn)中。

    Data Warehouse

    強大的混搭分析

    擁有端到端的廣泛技術覆蓋，以優(yōu)化的方式支持各種用例。借助混合匹配技術，您可以在正確的時間對正確的數(shù)據(jù)進行正確的分析，同時所有數(shù)據(jù)可以同時用于所有分析。

    強大的工具和實用程序

    包含功能強大的工具，可讓您的工作負載保持健康，安全和高性能。借助諸如Workload XM和Workload Manager之類的工具來分析，優(yōu)化工作負載并對其進行故障排除。

    混合云和多云

    利用從本地到任何云的任一位置組合任一數(shù)據(jù)，從而幫助一起管理所有類型的工作負載?；旌虾投嘣撇渴鹉Ｐ涂纱_保所有分析工作負載快速，大規(guī)模地執(zhí)行，而不管工作負載和用戶數(shù)量如何。

    時間序列數(shù)據(jù)倉庫

    Cloudera Data Warehouse具有大規(guī)模存儲，處理能力和實時訪問的可用性，以處理您的業(yè)務需求的所有時間序列見解。 Cloudera Data Warehouse的時間序列參考架構可以支持最苛刻的時間序列分析。

    Operational DB

    多種實時功能

    實時移動您的業(yè)務和數(shù)據(jù)，還支持對不斷變化的數(shù)據(jù)進行流處理和實時分析，從而確保將最新數(shù)據(jù)和分析注入決策中。

    部署到任何地方

    借助Cloudera靈活，可移植的分發(fā)，您可以在數(shù)據(jù)中心和云之間，甚至在公共云之間靈活，經(jīng)濟高效地移動。

    無與倫比的規(guī)模和靈活性

    針對Web規(guī)模設計的單一平臺上獲得新的業(yè)務見解。HBase為多結構數(shù)據(jù)提供基于列的NoSQL存儲，從而使企業(yè)可以匯總并處理來自更多來源（包括IoT）的各種類型的數(shù)據(jù)。Phoenix提取基礎數(shù)據(jù)存儲，并通過熟悉的SQL界面促進數(shù)據(jù)訪問。

    關鍵任務數(shù)據(jù)應用

    現(xiàn)代企業(yè)正在轉向數(shù)據(jù)應用程序，以增強其員工能力并實現(xiàn)自動化操作。 隨著數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)驅動的應用程序和數(shù)據(jù)用戶數(shù)量的增長，Cloudera以可管理的TCO提供了線性的性能擴展，同時為開發(fā)人員提供了所需的處理靈活性。

    Data Science & Engineering

    數(shù)據(jù)處理

    選擇最適合您的工作負載：批處理，實時或交互

    • 高速實時數(shù)據(jù)攝?。耗軌驈乃衼碓春退蓄愋偷臄?shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)

    • 可擴展，高性能的架構

    • 更多的數(shù)據(jù)類型和更好的數(shù)據(jù)訪問

    機器學習

    支持更多用戶的高性能，臨時訪問和最快的洞察時間

    • 分布式機器學習

    • 熟悉的APIs

    • 集成批量和流媒體

    流處理

    數(shù)據(jù)流的實時和連續(xù)處理

    • 用于常見流式傳輸任務的簡化API

    • 結合MLlib進行流數(shù)據(jù)預測分析

    探索性數(shù)據(jù)科學

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    • 熟悉的APIs

    • 集成批量和流媒體

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    點擊咨詢在線客服了解更多詳情

    更新時間:2021-07-14 10:18:47.000 | 錄入時間:2017-09-15 17:33:24.000 | 責任編輯:胡濤

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