产品优势

• 

  易用

  提供Hadoop、Spark、Spark SQL、HBase、实时流计算、在线分析和机器学习等能力，全流程统一的SQL交互接口使得大数据开发变得更加简单

• 

  低成本

  免运维，计算和存储分离，计算的集群可以按需创建，作业运行结束就可以释放集群

• 

  稳定

  您用于调试和监视集群的时间将更少，服务可用性高（99.9%），数据可靠性高（99.9999%）

• 

  开放

  积极拥抱开源大数据生态，兼容开源，易于与其他服务对接，提供REST API、JDBC等多种使用方式

业务流程

应用场景

• 海量数据分析处理场景

  

  应用：海量数据分析处理，离线分析，在线分析，商业智能

  场景特点：海量数据，计算量大，分析时间久，需要大量的机器同时进行分析处理

  适用场景：日志分析；离线分析；在线分析；科学模拟计算；生物特征分析；时空轨迹分析

• 海量数据存储场景

  

  应用：海量数据存储和检索，数据仓库

  场景特点：海量数据存储，海量数据检索，海量数据容灾备份，数据不能丢失

  适用场景：日志存储；文件存储；科学模拟数据存储；生物特征信息存储；基因工程数据存储；时空轨迹数据存储

• 实时流计算场景

  

  应用：实时流计算

  场景特点：海量数据不停的产生，对数据分析处理实时要求高，需要根据实时数据迅速分析处理和决策

  适用场景：广告点击流实时分析处理；人流车流数据的实时分析处理；实时移动数据收集；游戏玩家互动实时分析

• 机器学习场景

  

  应用：机器学习，数据价值洞察

  场景特点：海量数据的数据特征和数据价值的自动化分析洞察

  适用场景：欺诈侦测；内容个性化*；评论自动分类；客户流失检测；自动化解决方案*

功能描述

• 存储计算分离

  结合OBS数据存储，按需使用弹性大数据服务，在作业结束后可以释放计算资源，提升资源使用效率，节省成本

• 分布式处理

  提供Hadoop、Spark、HBase、流计算和机器学习等处理框架，数据处理能力在PB级以上，远超过传统数据库的处理能力

• 机器学习

  统一SQL交互接口，提供数据导入、数据建模、数据仓库、数据可视化全流程数据分析处理能力，帮助分析师有效挖掘数据价值

• 实时流计算

  提供基于流式计算模式的计算框架，拥有高吞吐低时延、动态扩容、高并发数据处理能力等特点并且简单易用

• 作业管理

  可以通过管理控制台，API等多种方式提交和管理作业。作业自动运行，监控，简单易用

• 负载均衡

  管理节点高可用，主用节点故障自动切换到备用节点。核心节点自动负载均衡，故障节点工作自动被其他节点接管，可以弹性扩容