特别的分析

数据湖上的SQL

更高的生产率,更快的评估和扩展时间,以支持更多并发用户.

数据分析师面临的障碍解决方案
为不断增长的用户群平衡可访问性和性能
面临基础设施, 数据管理, 数据吸收延迟,为具体问题提供有价值的见解拥有具有自动化数据管道的自助服务访问可伸缩的特别分析解决方案
每次手动构建数据管道,为新类型的常规报告做概念证明

更高的生产率和更快的时间来实现价值

  • 开始使用易于使用的SQL接口,以分析师希望的方式工作
  • 发现的见解, 查询数据, 分析结果, 和调试查询从一个玻璃Qubole工作台的单一窗格.
  • 利用内置连接器或JDBC和ODBC驱动程序与流行的BI工具(如Looker和Tableau)可视化数据
  • 利用Talend、Informatica、Ascend等流行工具将数据导入平台.io

根据数据和查询进行缩放

  • 对于由查询或数据或两者引起的复杂查询,维护价格-性能平衡
  • 通过实现数据布局策略(如柱状数据格式)来提高工作负载性能, 统计数据集合
  • 使用云优化的开源框架转眼间对大型数据集进行特别或批量查询, 蜂巢, SparkSQL

支持1000个并发用户

  • 在没有操作复杂性的情况下处理来自多个终端用户的临时查询
  • 在不影响性能的情况下支持并发用户增长的同时,自动最小化成本
  • 无论入站查询流如何,管理开销都接近于零
  • 自动向上或向下扩展,以在任何时间点支持所有工作负载

生态系统合作伙伴

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