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分布式数据处理
分布式数据处理基于 Hadoop 开源框架开发,包括 MapReduce 和 Hive。可便捷、快速地处理数字营销、数据分析、商业智能、科学模拟等领域TB甚至PB级的海量数据。
我们的优势
  • 本地化体验

    使用原生态 Hadoop,为用户提供与本地 Hadoop 一致的使用体验,方便用户无缝地在本地集群与 UDDP 集群间进行数据迁移。

  • 稳定安全

    采用 Namenode 和 Jobtracker 双节点热备份,保证系统的稳定、高可用性。通过网络隔离和 Kerberos 认证保证每个用户的独立性和安全性。

  • 高效易用

    无需自行搭建及管理 Hadoop 相关服务,简单、高效地处理海量数据,轻松应对爆炸性的数据增长。

  • 弹性扩展

    可快速创建实例,并根据业务需要随时更改配置。按照实际使用的计算和存储资源计费,降低使用成本。

产品功能
  • MapReduce

    MapReduce 提供 HDFS 和 MapReduce 的基本服务,用于各种应用程序,包括日志分析、Web索引、数据仓库等大数据处理。其中,HDFS 为海量的数据提供了存储,MapReduce 则为海量的数据提供了计算。

  • Hive

    Hive 用于存储和处理海量结构化数据。它可用类似于 SQL 的语法,对 HDFS 海量数据库中的数据进行查询、统计、更新等操作,十分适合数据仓库的统计分析

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