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數(shù)據(jù)湖探索 DLI

數(shù)據(jù)湖探索 DLI

為什么選擇華為云數(shù)據(jù)湖探索 DLI

All in SQL

All in SQL

  • 多模引擎,無需大數(shù)據(jù)背景,會SQL就會大數(shù)據(jù)分析;完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Trino生態(tài)和接口,線下應(yīng)用可無縫平滑遷移上云;一份資源支持流處理、批處理、交互式分析多種計(jì)算

彈性資源池

彈性資源池

  • 支持三種資源(離線、實(shí)時、交互式)秒級彈性,實(shí)時根據(jù)業(yè)務(wù)峰谷變化來分配資源;支持作業(yè)級別的優(yōu)先級,結(jié)合DataArts Studio基線運(yùn)維從而保障核心業(yè)務(wù)按時完成

湖倉一體

湖倉一體

  • 集成對數(shù)據(jù)湖格式(Hudi)的訪問分析,支持多模引擎(Spark、Flink)的統(tǒng)一湖倉解決方案,支持SQL化實(shí)時入湖、湖倉分析

跨源分析

跨源分析

  • 支持多種數(shù)據(jù)格式,云上多種數(shù)據(jù)源、ECS自建數(shù)據(jù)庫以及線下數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)無需搬遷,即可實(shí)現(xiàn)對云上多個數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析,構(gòu)建企業(yè)的統(tǒng)一視圖,幫助企業(yè)快速完成業(yè)務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)價值探索

覆蓋海量應(yīng)用場景,滿足不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)湖探索需求

數(shù)據(jù)庫分析
數(shù)據(jù)庫分析

應(yīng)用的數(shù)據(jù)(如:注冊信息)存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,想對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

優(yōu)勢
熟悉的SQL體驗(yàn)

DLI的SQL語法全兼容關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003,0學(xué)習(xí)成本,使用習(xí)慣保持一致

極致性能

DLI采用分布式內(nèi)存計(jì)算模型,輕松處理海量數(shù)據(jù)

解決痛點(diǎn)
數(shù)據(jù)量日益增多,復(fù)雜查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查不出來
數(shù)據(jù)分庫分表存在多個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,無法做全量分析
不想因?yàn)榉治鰳I(yè)務(wù)影響在線業(yè)務(wù)
電商行業(yè)
精準(zhǔn)營銷

電商行業(yè)需要獲取多個途徑的信息做關(guān)聯(lián)分析,以便更好地做精準(zhǔn)營銷,提高轉(zhuǎn)化率。如:關(guān)聯(lián)【頁面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和【用戶注冊數(shù)據(jù)】,獲取不同年齡段喜歡的廣告類型,以便對不同年齡段用戶投放更精準(zhǔn)的廣告

優(yōu)勢
跨源分析

數(shù)據(jù)免搬遷,就可以關(guān)聯(lián)分析存在OBS中的【頁面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和RDS中【用戶注冊數(shù)據(jù)】

純SQL操作

DLI已對接多個數(shù)據(jù)源,直接通過SQL建表就可以完成數(shù)據(jù)源的映射

游戲行業(yè)
日志分析

游戲公司日常通過數(shù)據(jù)分析平臺,借助數(shù)據(jù)力量突破行業(yè)瓶頸。例如:尋找優(yōu)質(zhì)的投放渠道、提高新手期玩家留存、優(yōu)化運(yùn)營活動提升玩家活躍、數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品迭代等

優(yōu)勢
按量計(jì)費(fèi)

DLI按量計(jì)費(fèi)只在使用期間收費(fèi),成本較獨(dú)占集群降低50%以上

融合分析

DLI三大引擎間元數(shù)據(jù)互通,數(shù)據(jù)實(shí)時清洗后入庫進(jìn)行離線ETL處理,處理結(jié)果直接可用交互式分析進(jìn)行數(shù)據(jù)探索

解決痛點(diǎn)
日志分析通常是按周期進(jìn)行調(diào)度,每次調(diào)度之間存在大量空閑期
大企業(yè)
日志分析

大企業(yè)的部門比較多,不同部門在使用云服務(wù)時,需要對不同部門的員工的權(quán)限進(jìn)行管理,包括計(jì)算資源的創(chuàng)建、刪除、使用、隔離等。同時,也需要對不同部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,包括數(shù)據(jù)的隔離、共享等

優(yōu)勢
細(xì)粒度權(quán)限控制

列級別權(quán)限控制;INSERT INTO/OVERWRITE單獨(dú)權(quán)限控制;表元數(shù)據(jù)只讀權(quán)限控制

統(tǒng)一的管理機(jī)制

使用統(tǒng)一的IAM管理用戶(無需單獨(dú)創(chuàng)建DLI用戶),支持IAM細(xì)粒度授權(quán)

基因行業(yè)
????基因數(shù)據(jù)處理

現(xiàn)在基因行業(yè)有很多基于Spark分布式框架的第三方分析庫,如ADAM、Hail等

優(yōu)勢
支持自定義鏡像

支持基于基礎(chǔ)鏡像打包ADAM、Hail等第三方分析庫,直接上傳到容器鏡像服務(wù)SWR,在DLI中運(yùn)行作業(yè)時會自動拉取SWR中的自定義鏡像

內(nèi)置多個基礎(chǔ)鏡像

內(nèi)置華為增強(qiáng)版Spark/Flink多版本基礎(chǔ)鏡像,開源Tensorflow、Keras、PyTorch的AI鏡像

金融行業(yè)
實(shí)時風(fēng)控

為了提高消滅或減少風(fēng)險事件發(fā)生的各種可能性,需要使用風(fēng)控系統(tǒng)對典型的場景包括:注冊風(fēng)控、登錄風(fēng)控、交易分控等進(jìn)行風(fēng)控

優(yōu)勢
高吞吐、低延時

采用Apache Flink的Dataflow模型,完全的實(shí)時計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源,單CPU每秒吞吐1千~2萬條消息

豐富的云生態(tài)

使用SQL就可以將處理后的數(shù)據(jù)流式寫入CloudTable、SMN等多個云服務(wù)

政府行業(yè)
實(shí)時大屏

為了更好地做好新冠疫情的管控,各地政府需要通過實(shí)時大屏掌握新冠疫情的現(xiàn)存確診、累計(jì)確診、境外輸入等關(guān)鍵數(shù)據(jù),為下一步疫情調(diào)控提供數(shù)據(jù)支撐

優(yōu)勢
毫秒級查詢性能

內(nèi)置的openLooKeng引擎在內(nèi)存計(jì)算框架的基礎(chǔ)上,還利用許多查詢優(yōu)化技術(shù)來滿足高性能毫秒級的交互式分析的需要

簡單易用

純SQL開發(fā)方式,SQL語法全兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003

攜手?jǐn)?shù)萬客戶持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

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