构建大规模可伸缩的数据管道

优化你的数据管道

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利用首选的编程语言和数据处理框架的灵活性,高效地管理数据管道.

轻松地探索、构建和交付数据管道. 使用满足所有大数据工程需求的单一平台,避免典型的数据摄取和准备瓶颈. 进行智能数据准备,以支持所有用户的数据需求.

探索

配置数据源访问

连接和探索来自各种关系数据库和非传统数据库的数据. 对驻留在AWS S3上的非结构化数据集进行数据探索, 微软Azure存储, 或Oracle对象存储.

轻松探索数据

拥有一个单一的metastore的所有数据源的单一视图-结构化和非结构化-并使用您首选的工具查询任何数据源, Qubole笔记本, ANSI SQL, 或通过API调用.

构建

优化传统数据管道

使用您所选择的云数据工程工具和引擎来处理您的数据集,并始终如一地、可靠地构建业务关键管道, Apache Hadoop是否, 蜂巢, 火花, 转眼间, 气流, 或其他.

流程流数据

摄取和处理不断生成的数据. 执行各种对时间敏感的应用程序,如基于位置的移动跟踪, 欺诈检测, 以及实时客户服务与近实时数据的交互.

编排

数据管道自动化

是否可以自动重复执行长期存在的数据准备和摄取任务,同时允许用户定义自定义的成功或失败标准.

利用流行的工作流工具

调度多个命令执行,自动化数据准备和接收与Qubole调度器. 作者,计划和监测数据管道与Qubole气流作为一个服务.

交付

从你的数据中提取更多的价值

使用新数据检查和优化数据管道,并按照预定义的时间表或按需交付.

以多种方式发布

通过笔记本、模板或下游应用程序发布数据. 使用与Github和AWS S3的无缝集成来运行数据管道.

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