特别分析

数据湖上的SQL

更高的生产力、更快的价值实现时间和规模，以支持更多的并发用户.

数据分析的挑战	数据湖解决方案
为不断增长的用户平衡可访问性和性能
面临基础设施, 数据管理, 数据摄取延迟，以提供有关特定问题的有价值的见解	拥有带有自动数据管道的自助服务访问可扩展的临时分析解决方案
每次手动构建数据管道，为新类型的常规报告进行概念验证

特设分析

开始使用易于使用的SQL接口，以分析师想要的方式工作
发现的见解, 查询数据, 分析结果, 并调试来自单一窗格Qubole工作台的查询.
利用内置连接器或JDBC和ODBC驱动程序以及流行的BI工具(如Looker和Tableau)来可视化数据
使用Talend, Informatica, Ascend等流行工具将数据导入平台.io

数据和查询的可伸缩性

维护由于查询或数据或两者而导致的复杂查询的性价比平衡
通过实现数据布局策略(如列式数据格式)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临时或批量查询, 蜂巢, SparkSQL

AD HOC解决方案支持1000个并发用户

处理来自多个终端用户的突发临时查询，而不会带来操作复杂性
自动最小化成本，同时支持并发用户增长而不影响性能
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

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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.

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