与quole的工作台,作者,保存,模板和共享报告和查询. 具有优化的ANSI/ISO-SQL (转眼间)服务, 与Tableau和Looker的内置集成, 和开箱即用的Git集成共享报告和查询只需点击一下.
与quole的辅助管道建造者, 您可以构建结合多个流或批处理数据源的流数据管道,以获得实时洞察. 底层容错基础设施可确保数据和结果的准确性和一致性.
借助趣宝平台的线下编辑, 多语言解释器和版本控制功能提供更快的结果. 利用quhole笔记本监控应用程序状态, 工作进展, 使用集成的包管理器并使用Qviz进行可视化
与Qubole, 自动化端到端管道,避免数据摄取和准备瓶颈,并满足sla. 通过灵活地使用首选编程语言和数据处理框架,有效地管理数据管道.
与Qubole, 您可以构建和管理元数据, 发现和探索数据依赖关系, 并提供指标和统计数据以提高工作负载性能.
与Qubole, 您可以在任何云上无缝地扩展计算基础架构,以适应新的数据和用户,而无需额外的管理开销.
quole提供基于ACID遵从性的细粒度读/写数据功能,以实现法规遵从性. 安全访问与加密和RBAC控制. 与领先的云提供商iam集成, AD和LDAP实现具有相同的数据访问权限.
Qubole提供更快的访问到pb级的安全, 用于分析和机器学习的可靠和可信的结构化和非结构化数据集. 用户进行ETL, 分析, 和AI/ML工作负载以端到端方式高效地跨最佳开源引擎, 多种格式, 库, 以及适应数据量的语言, 各种, sla和组织策略.
Qubole为数据科学家提供了一个开箱即用的工作台和笔记本, 数据工程师, 数据分析师, 和管理员. 它支持各种类型的数据用户(包括Apache火花)使用的开源框架, 转眼间, 蜂巢/ Hadoop, TensorFlow, 和气流.
Qubole自动化安装, 配置, 以及集群的维护, 多个开源引擎, 以及用于数据探索的专用工具, 特别的分析, 流分析和机器学习. 组织实现了1:20 00或更高的管理员与用户的比例,以及接近于零的管理经验.
Qubole的工作负载感知自动扩展和实时现货购买大大降低了计算成本. 预配置的财务治理策略和内置优化不断降低数据湖云计算成本,同时提供管理员覆盖以满足特殊需求.
免费访问quhole 30天,以建立数据管道, 将机器学习应用到生产中, 并分析来自任何数据源的任何数据类型.