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數(shù)據(jù)湖探索 DLI

為什麼選擇華為雲數(shù)據(jù)湖探索 DLI

All in SQL

All in SQL

  • 多模引擎,無(wú)需大數(shù)據(jù)背景,會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析;完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Trino生態(tài)和接口,線(xiàn)下應(yīng)用可無(wú)縫平滑遷移上雲;一份資源支持流處理、批處理、交互式分析多種計(jì)算

彈性資源池

彈性資源池

  • 支持三種資源(離線(xiàn)、實(shí)時(shí)、交互式)秒級(jí)彈性,實(shí)時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)峰谷變化來(lái)分配資源;支持作業(yè)級(jí)別的優(yōu)先級(jí),結(jié)合DataArts Studio基線(xiàn)運(yùn)維從而保障核心業(yè)務(wù)按時(shí)完成

湖倉(cāng)一體

湖倉(cāng)一體

  • 集成對(duì)數(shù)據(jù)湖格式(Hudi)的訪(fǎng)問(wèn)分析,支持多模引擎(Spark、Flink)的統(tǒng)一湖倉(cāng)解決方案,支持SQL化實(shí)時(shí)入湖、湖倉(cāng)分析

跨源分析

跨源分析

  • 支持多種數(shù)據(jù)格式,雲上多種數(shù)據(jù)源、ECS自建資料庫(kù)以及線(xiàn)下資料庫(kù),數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷,即可實(shí)現(xiàn)對(duì)雲上多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析,構(gòu)建企業(yè)的統(tǒng)一視圖,幫助企業(yè)快速完成業(yè)務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)價(jià)值探索

覆蓋海量應(yīng)用場(chǎng)景,滿(mǎn)足不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)湖探索需求

資料庫(kù)分析
資料庫(kù)分析

應(yīng)用的數(shù)據(jù)(如:註冊(cè)信息)存在關(guān)係型資料庫(kù)中,想對(duì)資料庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

優(yōu)勢(shì)
熟悉的SQL體驗(yàn)

DLI的SQL語法全兼容關(guān)係型資料庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003,0學(xué)習(xí)成本,使用習(xí)慣保持一致

極致性能

DLI採用分布式內(nèi)存計(jì)算模型,輕鬆處理海量數(shù)據(jù)

解決痛點(diǎn)
數(shù)據(jù)量日益增多,複雜查詢關(guān)係型資料庫(kù)查不出來(lái)
數(shù)據(jù)分庫(kù)分表存在多個(gè)關(guān)係型資料庫(kù)中,無(wú)法做全量分析
不想因為分析業(yè)務(wù)影響在線(xiàn)業(yè)務(wù)
電商行業(yè)
精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

電商行業(yè)需要獲取多個(gè)途徑的信息做關(guān)聯(lián)分析,以便更好地做精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo),提高轉(zhuǎn)化率。如:關(guān)聯(lián)【頁(yè)面廣(guǎng)告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和【用戶(hù)註冊(cè)數(shù)據(jù)】,獲取不同年齡段喜歡的廣(guǎng)告類(lèi)型,以便對(duì)不同年齡段用戶(hù)投放更精準(zhǔn)的廣(guǎng)告

優(yōu)勢(shì)
跨源分析

數(shù)據(jù)免搬遷,就可以關(guān)聯(lián)分析存在OBS中的【頁(yè)面廣(guǎng)告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和RDS中【用戶(hù)註冊(cè)數(shù)據(jù)】

純SQL操作

DLI已對(duì)接多個(gè)數(shù)據(jù)源,直接通過(guò)SQL建表就可以完成數(shù)據(jù)源的映射

遊戲行業(yè)
日誌分析

遊戲公司日常通過(guò)數(shù)據(jù)分析平臺(tái),藉助數(shù)據(jù)力量突破行業(yè)瓶頸。例如:尋找優(yōu)質(zhì)的投放渠道、提高新手期玩家留存、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)活動(dòng)提升玩家活躍、數(shù)據(jù)驅動(dòng)產(chǎn)品迭代等

優(yōu)勢(shì)
按量計(jì)費(fèi)

DLI按量計(jì)費(fèi)只在使用期間收費(fèi),成本較獨(dú)佔集群降低50%以上

融合分析

DLI三大引擎間元數(shù)據(jù)互通,數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)清洗後入庫(kù)進(jìn)行離線(xiàn)ETL處理,處理結(jié)果直接可用交互式分析進(jìn)行數(shù)據(jù)探索

解決痛點(diǎn)
日誌分析通常是按周期進(jìn)行調(diào)度,每次調(diào)度之間存在大量空閒期
大企業(yè)
日誌分析

大企業(yè)的部門(mén)比較多,不同部門(mén)在使用雲服務(wù)時(shí),需要對(duì)不同部門(mén)的員工的權(quán)限進(jìn)行管理,包括計(jì)算資源的創(chuàng)建、刪除、使用、隔離等。同時(shí),也需要對(duì)不同部門(mén)的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,包括數(shù)據(jù)的隔離、共享等

優(yōu)勢(shì)
細(xì)粒度權(quán)限控制

列級(jí)別權(quán)限控制;INSERT INTO/OVERWRITE單獨(dú)權(quán)限控制;表元數(shù)據(jù)只讀權(quán)限控制

統(tǒng)一的管理機(jī)制

使用統(tǒng)一的IAM管理用戶(hù)(無(wú)需單獨(dú)創(chuàng)建DLI用戶(hù)),支持IAM細(xì)粒度授權(quán)

基因行業(yè)
基因數(shù)據(jù)處理

現(xiàn)在基因行業(yè)有很多基於Spark分布式框架的第三方分析庫(kù),如ADAM、Hail等

優(yōu)勢(shì)
支持自定義鏡像

支持基於基礎(chǔ)鏡像打包ADAM、Hail等第三方分析庫(kù),直接上傳到容器鏡像服務(wù)SWR,在DLI中運(yùn)行作業(yè)時(shí)會(huì)自動(dòng)拉取SWR中的自定義鏡像

內(nèi)置多個(gè)基礎(chǔ)鏡像

內(nèi)置華為增強(qiáng)版Spark/Flink多版本基礎(chǔ)鏡像,開(kāi)源Tensorflow、Keras、PyTorch的AI鏡像

金融行業(yè)
實(shí)時(shí)風(fēng)控

為了提高消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性,需要使用風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)典型的場(chǎng)景包括:註冊(cè)風(fēng)控、登錄風(fēng)控、交易分控等進(jìn)行風(fēng)控

優(yōu)勢(shì)
高吞吐、低延時(shí)

採用Apache Flink的Dataflow模型,完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。採用高性能計(jì)算資源,單CPU每秒吞吐1千~2萬(wàn)條消息

豐富的雲生態(tài)

使用SQL就可以將處理後的數(shù)據(jù)流式寫(xiě)入CloudTable、SMN等多個(gè)雲服務(wù)

政府行業(yè)
實(shí)時(shí)大屏

為了更好地做好新冠疫情的管控,各地政府需要通過(guò)實(shí)時(shí)大屏掌握新冠疫情的現(xiàn)存確診、累計(jì)確診、境外輸(shū)入等關(guān)鍵數(shù)據(jù),為下一步疫情調(diào)控提供數(shù)據(jù)支撐

優(yōu)勢(shì)
毫秒級(jí)查詢性能

內(nèi)置的openLooKeng引擎在內(nèi)存計(jì)算框架的基礎(chǔ)上,還利用許多查詢優(yōu)化技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足高性能毫秒級(jí)的交互式分析的需要

簡(jiǎn)單易用

純SQL開(kāi)發(fā)方式,SQL語法全兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003

攜手數(shù)萬(wàn)客戶(hù)持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

客戶(hù)案例

即刻開(kāi)啟
雲上

數(shù)據(jù)湖探索

之旅
開(kāi)始使用

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