滿足從離線(xian)到在線(xian)（秒級(ji)到毫秒級(ji)）的各(ge)種數據處理要求。
提供豐富的(de)二次開發(fa)API以及業(ye)務開發(fa)環境(jing),方便的(de)運(yun)維(wei)系統，降低系統維(wei)護難度(du)。
超百萬(wan)維度的全量數據分(fen)析挖掘，提高數據分(fen)析挖掘的精確性。
服(fu)務器安全(quan)(quan)控制，通過設計策略及服(fu)務器訪問權限控制服(fu)務器安全(quan)(quan)，包含災(zai)備服(fu)務器。
采用B/S架構(gou)構(gou)建(jian)，系(xi)統(tong)集中部署、集中存(cun)儲，網頁式訪問，無需安裝插(cha)件。
防火(huo)墻(qiang)及應用程序安全控制，采(cai)用用戶(hu)權(quan)(quan)限管理，操(cao)作權(quan)(quan)限有角色(se)分(fen)配。
現有資源整(zheng)合，構(gou)建集(ji)團(tuan)大(da)數據(ju)。
高度(du)虛擬化(hua)、高度(du)資源共享。
可(ke)彈性空間和(he)可(ke)擴展性。
大(da)數據解決(jue)方案(an)的(de)產(chan)品組(zu)件包括(kuo)HDFS、Yarn、LibrA、Spark、Elk、Storm、RTD、Weaver 和EI等(deng)，提供(gong)大(da)數據平(ping)臺和基礎EI服務。
Hadoop分布式文件(jian)系統（Hadoop Distributed File System），提供高(gao)吞吐量(liang)的數據(ju)訪(fang)問，適合大規模(mo)數據(ju)集(ji)方面的應用。
YarnHadoop 2.0中的資(zi)源(yuan)管理系統，它是一個通(tong)用的資(zi)源(yuan)模(mo)塊，可(ke)以為各類(lei)應用程(cheng)序進行(xing)資(zi)源(yuan)管理和調(diao)度。
Spark基(ji)于內(nei)存(cun)進(jin)行(xing)計算的(de)一站式(shi)分布式(shi)計算框架。
Elk提(ti)供標準SQL引擎(qing)功能，使傳(chuan)統應用通過(guo)傳(chuan)統應用平滑遷移(yi)到大數據(ju)平臺上(shang)。
Storm一個分布式(shi)、可靠、容錯的(de)實時流式(shi)數據處理的(de)系統，并提供(gong)類SQL（StreamCQL）的(de)查(cha)詢(xun)語言(yan)。
Weaver利用圖數據庫(ku)技術進行關系網絡分(fen)析，用于保險(xian)反(fan)欺詐(zha)等(deng)場(chang)景(jing)
RTD提供實時(shi)決策(ce)引擎，用于金(jin)融實時(shi)風(feng)控等場景，減少金(jin)融欺詐損失
EI提供(gong)圖像識別(bie)、文(wen)字識別(bie)、圖數(shu)據庫關系分(fen)析(xi)等人(ren)工智能平臺能力，用于各個(ge)行業，使企業更(geng)智能。
LibrA大規(gui)(gui)模并行處(chu)(chu)理(li)數據庫，提供高(gao)擴展、高(gao)性能(neng)、高(gao)穩定、低成本的大規(gui)(gui)模并行處(chu)(chu)理(li)數據庫，替代傳統數倉系統，為(wei)企業經營決策提供支撐。
傳(chuan)統(tong)數倉時效性差、擴(kuo)容(rong)成本高、擴(kuo)容(rong)周期長(chang)、硬件兼容(rong)性差，無法(fa)滿足客戶(hu)日益(yi)增長(chang)的數據分析(xi)、經(jing)營決(jue)策(ce)需求。明(ming)銳(rui)科技融合(he)數倉支持水平(ping)擴(kuo)展，全組(zu)件HA，行列混存、極速查詢分析(xi)，兼容(rong)傳(chuan)統(tong)SQL、支持平(ping)滑應(ying)用遷移，解決(jue)傳(chuan)統(tong)數倉時效性差、擴(kuo)容(rong)成本高、擴(kuo)容(rong)中斷業務等(deng)問題，助力運營商、金融和公安等(deng)客戶(hu)實現(xian)高效經(jing)營決(jue)策(ce)。
對(dui)海量數據(ju)(ju)進分析(xi)和(he)處理(li)(li)(li)，形成結(jie)果數據(ju)(ju)，供下一步(bu)數據(ju)(ju)應用(yong)(yong)使用(yong)(yong)。離(li)線(xian)處理(li)(li)(li)對(dui)處理(li)(li)(li)時間要求(qiu)不高，但(dan)是(shi)所處理(li)(li)(li)數據(ju)(ju)格式多樣、數據(ju)(ju)量巨大(da)，通(tong)常達到(dao)PB級(ji)別(bie)，多個作(zuo)業調度復雜。通(tong)常通(tong)過MapReduce、Spark、Hive或者Spark SQL作(zuo)業實現(xian)。用(yong)(yong)于金(jin)融、運營商(shang)和(he)公安等(deng)行業的數據(ju)(ju)預處理(li)(li)(li)或離(li)線(xian)分析(xi)。
對數(shu)(shu)據進行(xing)(xing)交(jiao)互式的(de)分析(xi)和(he)查(cha)(cha)(cha)詢(xun)，查(cha)(cha)(cha)詢(xun)響應時(shi)間要求較高，查(cha)(cha)(cha)詢(xun)比(bi)較復雜，查(cha)(cha)(cha)詢(xun)數(shu)(shu)據量大。交(jiao)互查(cha)(cha)(cha)詢(xun)的(de)數(shu)(shu)據通(tong)常已經被(bei)預處(chu)理(li)過，按照適(shi)合交(jiao)互查(cha)(cha)(cha)詢(xun)的(de)數(shu)(shu)據模型(xing)進行(xing)(xing)組織。用于(yu)金(jin)融和(he)公安(an)行(xing)(xing)業(ye)的(de)精準(zhun)查(cha)(cha)(cha)詢(xun)、即(ji)時(shi)查(cha)(cha)(cha)詢(xun)、專題分析(xi)等業(ye)務場景。
對數據進行實(shi)時(shi)采集、實(shi)時(shi)分析并給出結(jie)果，支持多種數據源、處理速(su)度快、吞吐量高，用于金融反欺(qi)詐(zha)、公安實(shi)時(shi)布控(kong)等(deng)業(ye)務(wu)場景。
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