滿足從(cong)離線到在(zai)線（秒(miao)級到毫秒(miao)級）的各(ge)種數據處理要求。
提供豐富的(de)二次開(kai)發(fa)API以及業務開(kai)發(fa)環(huan)境,方便的(de)運維(wei)系(xi)統，降低系(xi)統維(wei)護(hu)難度。
超百萬(wan)維度的全量(liang)數據分析挖掘，提高數據分析挖掘的精確性。
服(fu)務(wu)器(qi)安(an)全(quan)控(kong)制(zhi)，通過設(she)計策略及服(fu)務(wu)器(qi)訪問權限控(kong)制(zhi)服(fu)務(wu)器(qi)安(an)全(quan)，包含災備服(fu)務(wu)器(qi)。
采用B/S架構構建，系統(tong)集(ji)(ji)中(zhong)部署、集(ji)(ji)中(zhong)存儲，網(wang)頁式(shi)訪問(wen)，無(wu)需安裝插件(jian)。
防火(huo)墻及應用程序(xu)安全(quan)控制，采用用戶權(quan)限管理，操作權(quan)限有角色分(fen)配。
現有資源整(zheng)合，構建集團大數據。
高度虛擬化、高度資源共享。
可(ke)(ke)彈性空間和(he)可(ke)(ke)擴展(zhan)性。
大數據解決方案的產品組件包(bao)括HDFS、Yarn、LibrA、Spark、Elk、Storm、RTD、Weaver 和(he)EI等，提供大數據平臺和(he)基(ji)礎EI服務。
Hadoop分布式文件系(xi)統（Hadoop Distributed File System），提供高吞吐量(liang)的數據訪問，適合(he)大規模數據集方面的應用。
YarnHadoop 2.0中的(de)資源管(guan)理系統，它是一(yi)個通(tong)用的(de)資源模塊，可以為各類應用程序進(jin)行資源管(guan)理和(he)調度。
Spark基于內(nei)存進行計(ji)算(suan)的一(yi)站式分布(bu)式計(ji)算(suan)框(kuang)架。
Elk提供標(biao)準SQL引擎功能，使傳統應(ying)用(yong)通過(guo)傳統應(ying)用(yong)平滑遷移到大數據平臺上。
Storm一個分(fen)布式(shi)、可靠、容錯的實時流式(shi)數據處理的系統，并(bing)提供(gong)類SQL（StreamCQL）的查詢語言。
Weaver利用(yong)圖數據庫技術(shu)進行關系網絡分析，用(yong)于保險反欺詐(zha)等(deng)場景
RTD提供(gong)實時決(jue)策引擎(qing)，用于金融實時風控等場景，減少金融欺(qi)詐損失(shi)
EI提供圖(tu)像識(shi)別、文(wen)字識(shi)別、圖(tu)數據(ju)庫(ku)關系(xi)分析等人工(gong)智能(neng)平(ping)臺能(neng)力，用于各個行業，使(shi)企業更智能(neng)。
LibrA大(da)規模(mo)并行(xing)處理(li)數(shu)據庫，提(ti)供高(gao)擴展、高(gao)性能(neng)、高(gao)穩定、低成(cheng)本(ben)的(de)大(da)規模(mo)并行(xing)處理(li)數(shu)據庫，替(ti)代(dai)傳(chuan)統數(shu)倉系統，為企業經營決策(ce)提(ti)供支撐。
傳(chuan)統數倉時效性差(cha)(cha)(cha)、擴(kuo)容成本(ben)高、擴(kuo)容周期(qi)長、硬件兼(jian)(jian)容性差(cha)(cha)(cha)，無法滿足客戶日益增長的數據分析(xi)、經(jing)營(ying)決(jue)策(ce)需求。明(ming)銳科技融合數倉支持水平(ping)擴(kuo)展，全組(zu)件HA，行(xing)列混存、極速查詢(xun)分析(xi)，兼(jian)(jian)容傳(chuan)統SQL、支持平(ping)滑(hua)應(ying)用遷移，解決(jue)傳(chuan)統數倉時效性差(cha)(cha)(cha)、擴(kuo)容成本(ben)高、擴(kuo)容中斷業務等問(wen)題(ti)，助(zhu)力運營(ying)商、金融和公(gong)安等客戶實(shi)現高效經(jing)營(ying)決(jue)策(ce)。
對海量(liang)數據(ju)(ju)進分析(xi)和處理(li)(li)，形成結(jie)果數據(ju)(ju)，供(gong)下一步數據(ju)(ju)應用使用。離(li)線處理(li)(li)對處理(li)(li)時間(jian)要(yao)求不高，但(dan)是所處理(li)(li)數據(ju)(ju)格式多樣、數據(ju)(ju)量(liang)巨大，通常達到PB級別，多個作(zuo)業調度復雜。通常通過MapReduce、Spark、Hive或者(zhe)Spark SQL作(zuo)業實現。用于金融、運(yun)營商和公安等行業的數據(ju)(ju)預(yu)處理(li)(li)或離(li)線分析(xi)。
對數(shu)據(ju)(ju)進行(xing)交(jiao)互(hu)式(shi)的(de)分析(xi)和查(cha)詢(xun)(xun)(xun)，查(cha)詢(xun)(xun)(xun)響應時(shi)間要求較(jiao)高，查(cha)詢(xun)(xun)(xun)比較(jiao)復雜，查(cha)詢(xun)(xun)(xun)數(shu)據(ju)(ju)量大。交(jiao)互(hu)查(cha)詢(xun)(xun)(xun)的(de)數(shu)據(ju)(ju)通常(chang)已經被預處理過，按照適合(he)交(jiao)互(hu)查(cha)詢(xun)(xun)(xun)的(de)數(shu)據(ju)(ju)模型進行(xing)組(zu)織。用于金(jin)融和公安行(xing)業的(de)精準查(cha)詢(xun)(xun)(xun)、即時(shi)查(cha)詢(xun)(xun)(xun)、專題分析(xi)等(deng)業務(wu)場景(jing)。
對數據進行實(shi)時采集、實(shi)時分析并給出結(jie)果，支持多種數據源、處理速(su)度快(kuai)、吞吐(tu)量高(gao)，用于金(jin)融(rong)反欺詐、公安實(shi)時布控等業務場景。
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