CDP Data Hub是由集成的開源技術(shù)提供支持的原生云服務(wù),提供最廣泛的分析工作負載。
標簽:開發(fā)商: Cloudera
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。
使混合云中的數(shù)據(jù)管理和分析變得容易
加快方案部署速度
減輕風險
企業(yè)級安全性
使用更靈活
Cloudera Data Hub是Cloudera Data Platform(CDP)上的一項功能強大的云服務(wù),通過企業(yè)安全性,治理,擴展和控制,可以更輕松,安全,更快地構(gòu)建現(xiàn)代的,關(guān)鍵任務(wù),數(shù)據(jù)驅(qū)動的應(yīng)用程序。原生云服務(wù)由一套集成的開源技術(shù)提供支持,該技術(shù)可提供最廣泛的分析工作負載,例如數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)工程。
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(quán)方式已調(diào)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Cloudera Enterprise Data Hub
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Cloudera Data Hub是一項云服務(wù),可簡化數(shù)據(jù)管理和分析集群的創(chuàng)建,以支持各種用例并支持自定義業(yè)務(wù)應(yīng)用程序的更快開發(fā)。不明白?一分鐘帶你了解什么是Cloudera Data Hub!
使用IaaS模型中的Cloudera的現(xiàn)有客戶可以轉(zhuǎn)移到Data Hub并從中受益,例如增強的自動化,與對象存儲的集成,統(tǒng)一控制窗格以及共享目錄,SDX的安全性和治理。
可使用針對基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的預構(gòu)建或自定義配置選項快速配置和處置Data Hub群集。在共享數(shù)據(jù)上簡單配置多個群集,因此客戶可以啟動可以完全隔離的新應(yīng)用程序,而不會中斷現(xiàn)有的生產(chǎn)應(yīng)用程序。
借助數(shù)據(jù)中心,您可以通過提升和轉(zhuǎn)移,改進的性能,強大的治理和數(shù)千個在內(nèi)部部署Cloudera的組織,在云中運行現(xiàn)有的Cloudera平臺。Data Hub還提供專用的即付即用,自動擴展和廣泛的配置選擇。且都提供直觀的體驗和無縫的遷移路徑。
Data Hub可以增強或補充現(xiàn)有的本地環(huán)境,以應(yīng)對各種場景,例如分析新的云計算數(shù)據(jù),在與云同步的現(xiàn)有數(shù)據(jù)上運行新的工作負載(數(shù)據(jù)集市,運營數(shù)據(jù)存儲),啟用新類型的應(yīng)用程序和探索性項目。 云使組織能夠利用云的優(yōu)勢,同時在本地環(huán)境中保留敏感/相關(guān)數(shù)據(jù)。
Data Hub當前支持數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)集市集群的配置。它將很快支持配置操作數(shù)據(jù)庫,安全數(shù)據(jù)工程,數(shù)據(jù)流,流處理,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集市以及自定義(用戶選擇組件)集群。
Data Hub有助于跨所有環(huán)境的單個窗格管理,監(jiān)視和協(xié)調(diào)所有服務(wù)。功能包括:
Data Hub適用于需要靈活性,可伸縮性和易用性的企業(yè)。Data Hub提供以下方式支持您的環(huán)境:
供應(yīng)各種工作負載的集群
類似于PaaS的體驗
可以快速配置和處置Data Hub群集。具有針對基礎(chǔ)架構(gòu)的預構(gòu)建或自定義配置選項。通過數(shù)據(jù)中心,可以輕松地在共享數(shù)據(jù)上配置多個群集,客戶可以啟動可以完全隔離的新應(yīng)用程序,不必擔心中斷現(xiàn)有的生產(chǎn)應(yīng)用程序。
促進強大的編排和自動化
提供靈活性/選擇性/控制性
數(shù)據(jù)管理和分析功能 |
項目與組成 |
CDP Data Center |
Enterprise Data Hub |
大型數(shù)據(jù)集的分布式批處理 | Apache Hadoop |
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用于大型表的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫 | Apache HBase +conn, +indx |
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數(shù)據(jù)倉庫匯總和即席查詢 | Apache Hive |
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Hive表的元數(shù)據(jù)存儲 | Hive Metastore (HMS) |
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工作流程調(diào)度程序,用于管理Hadoop作業(yè) | Apache Oozie |
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Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的列式存儲格式 | Apache Parquet |
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用于ETL,ML,流處理的快速計算引擎 | Apache Spark |
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Hadoop與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲之間的批量數(shù)據(jù) | Apache Sqoop |
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作業(yè)調(diào)度和集群資源管理 | YARN |
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分布式應(yīng)用程序的協(xié)調(diào)服務(wù) | Apache Zookeeper |
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在整個集群中存儲和管理大型數(shù)據(jù)集 | Apache Accumulo |
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元數(shù)據(jù)管理,治理和數(shù)據(jù)目錄 | Apache Atlas |
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大型數(shù)據(jù)集的OLTP和實時SQL訪問 | Apache Phoenix |
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管理整個Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全性 | Apache Ranger |
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最小,最快的Hadoop列式存儲 | Apache ORC |
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批處理,交互式用例的數(shù)據(jù)流框架 | Apache Tez |
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對事件驅(qū)動的數(shù)據(jù)進行快速分析查詢 | Apache Druid | ||
外圍安全性控制對Hadoop的訪問 | Apache Knox | ||
通過REST接口輕松與Spark集群交互 | Apache Livy | ||
加密密鑰 | Ranger KMS | ||
交互式分析筆記本 | Apache Zeppelin | ||
數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng) | Apache Avro |
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管理和控制Hadoop生態(tài)系統(tǒng)功能 | Cloudera Manager |
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數(shù)據(jù)倉庫的SQL工作臺 | Hue |
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Hadoop的分布式MPP SQL查詢引擎 | Apache Impala |
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密碼密鑰管理 | Key Trustee Server |
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面向列的數(shù)據(jù)存儲,用于快速數(shù)據(jù)分析 | Apache Kudu |
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企業(yè)搜索平臺 | Apache Solr |
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關(guān)鍵Trustee Server硬件安全集成 | Key HSM |
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透明地加密和保護靜態(tài)數(shù)據(jù) | 導航器加密 |
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實時流數(shù)據(jù)管道和應(yīng)用 | Apache Kafka |
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Hadoop的分布式對象存儲 | Apache Ozone | 技術(shù)預覽 |
總結(jié): Tableau比較適合個人用戶以及沒有經(jīng)過可視化分析培訓的企業(yè)人員使用,使用者能夠以最快的時間將自己所掌握的數(shù)據(jù)以可視化圖表的形式展現(xiàn)出來,并通過 Tableau Server 共享給其他用戶 ;而Qlik Sense以其豐富的二次開發(fā)接口和可擴展性,提供給用戶充分的定制能力,使用戶可以通過數(shù)據(jù)加載腳本和 Qlik API 來定制數(shù)據(jù)連接和可視化報表的展現(xiàn)方式,比較適合較大規(guī)模的企業(yè)級應(yīng)用。
管理駕駛艙
為企業(yè)提供生產(chǎn)產(chǎn)能、設(shè)備維護、市場營銷、庫存管理、財務(wù)等分析和預測,突破管理盲區(qū),建企業(yè)運營決策系統(tǒng)。
了解更多產(chǎn)品質(zhì)量分析及預測方案
為企業(yè)提供質(zhì)量與缺陷走勢、客訴與訂單、設(shè)備故障與備件等分析和預測,找到人員、環(huán)境等影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。
了解更多設(shè)備故障分析及預測方案
針對設(shè)備故障、設(shè)備維修情況等數(shù)據(jù)分析和預測,優(yōu)化設(shè)備維修維護計劃、備件采購計劃,降低設(shè)備維護成本和生產(chǎn)損失。
了解更多慧都大數(shù)據(jù)分析平臺
為企業(yè)提供大數(shù)據(jù)管理和分析項目的咨詢、實施等專業(yè)服務(wù),定制數(shù)據(jù)收集、管理、分析的端到端解決方案,實現(xiàn)企業(yè)分析目標。
了解更多
更新時間:2020-06-04 16:07:41.000 | 錄入時間:2020-04-16 10:49:10.813 | 責任編輯:胡濤