本帖最后由 AAS数据可视化 于 2018-11-7 17:56 编辑
1.简化大数据集成 Talend把大数据集成做成流水线,因此你可以响应业务需求,无需编写或维持复杂的大数据的代码。现在,让现有开发人员在一个平台上开始使用Apache Hadoop,Apache Spark和NoSQL数据库。使用简单的、图形工具和向导来生成本机代码,利用大数据的全部功能,加速你作出明智的决定的过程。 2.超级快的速度和规模 只有Talend通过生成本机的MapReduce和Spark代码, 利用大规模Hadoop并行环境。在Hadoop内部负载、转换、丰富和净化数据,同时充分利用Hadoop的实力和规模。使用Spark,你可以运行比MapReduce快100倍。在Hadoop内部运行数据质量提高了绩效和数据精准度,因此你可以完全自信地作出更多的决策。 3.在云端轻松地传送大数据分析 无论是内部部署,混合部署还是在云端部署,您都可以通过Talend进行大数据处理,以满足极短的响应时间,降低延迟和具成本效益的资源使用需求。 构建端到端大数据集成工作流程,轻松与Amazon Redshift,Elastic MapReduce(EMR),Amazon Kinesis或Azure HDInsight系统等进行集成,所以您的所有基础架构都可在云端运行,或者利用Talend Integration Cloud,让强大的自助服务工具来进行云集成。 4.与时俱进的大数据架构保障你的大数据投资 Talend能在MapReduce,YARN和Spark上运行的应用程序。 随着新的Hadoop框架的发布,Talend自动转换您的项目,所以您可以在引领创新的同时还无需学习新的编码语言。 基于用户而非CPU或连接器的定价规则,即使在数据量和系统呈指数级增长的情况下,也能得到合理可测的成本基础。
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