数据工程工具

构建大规模可扩展的数据管道

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使用首选编程语言和数据处理框架的灵活性有效地管理数据管道.

轻松探索、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，避免数据摄取和准备的典型瓶颈. 获得智能数据准备，以支持所有用户的数据需求.

探索数据管道

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

使用单个亚元(结构化和非结构化)查看所有数据源的单一视图，并使用首选工具查询任何数据源, Qubole笔记本, ANSI SQL, 或通过API调用.

构建数据管道

优化传统数据管道

使用您选择的云数据工程工具和引擎，一致可靠地处理您的数据集并构建业务关键型管道, Apache Hadoop, 蜂巢, 火花, 转眼间, 气流, 或其他.

处理流数据

摄取和处理连续生成的数据. 执行各种时间敏感的应用程序，如基于位置的移动跟踪, 欺诈检测, 以及与近乎实时数据的实时客户服务交互.

编排数据管道

数据管道自动化

在允许用户定义自定义成功或失败标准的同时，自动重复执行长期存在的数据准备和摄取任务.

利用流行的工作流工具

调度多个命令执行，自动数据准备和摄取与quole Scheduler. 使用quhole 气流 as-a-service编写、调度和监控数据管道.

交付数据管道

从数据中提取更多价值

使用新数据审查和改进数据管道，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.

开始免费试用quhole

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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