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業務場景

• 融合數倉
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  • 融合數倉

    傳統數倉時(shi)(shi)效性差(cha)、擴(kuo)容(rong)(rong)成本高、擴(kuo)容(rong)(rong)周期長、硬件兼容(rong)(rong)性差(cha)，無法滿足(zu)客(ke)戶日益(yi)增長的數據分析、經營決(jue)策需(xu)求。明銳(rui)科技(ji)融(rong)(rong)合數倉支(zhi)持(chi)水平擴(kuo)展，全組件HA，行列混存、極速查詢(xun)分析，兼容(rong)(rong)傳統SQL、支(zhi)持(chi)平滑(hua)應用遷移，解決(jue)傳統數倉時(shi)(shi)效性差(cha)、擴(kuo)容(rong)(rong)成本高、擴(kuo)容(rong)(rong)中斷業務等問(wen)題(ti)，助力運營商(shang)、金(jin)融(rong)(rong)和(he)公安(an)等客(ke)戶實現高效經營決(jue)策。

• 離線處理
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  • 離線處理

    對(dui)海量(liang)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)進分(fen)析和處(chu)(chu)(chu)理(li)，形成結果數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)，供下(xia)一步數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)應用使用。離(li)(li)線(xian)處(chu)(chu)(chu)理(li)對(dui)處(chu)(chu)(chu)理(li)時間要求(qiu)不高，但是所處(chu)(chu)(chu)理(li)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)格式多(duo)(duo)樣、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)量(liang)巨大，通(tong)常達到PB級別，多(duo)(duo)個作(zuo)業調度復雜。通(tong)常通(tong)過(guo)MapReduce、Spark、Hive或(huo)者Spark SQL作(zuo)業實(shi)現。用于金融、運營商和公安(an)等行業的數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)預處(chu)(chu)(chu)理(li)或(huo)離(li)(li)線(xian)分(fen)析。

• 交互查詢
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  • 交互查詢

    對(dui)數(shu)據(ju)進行交(jiao)互(hu)式的(de)分(fen)析和查(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)比較復雜，查(cha)(cha)(cha)詢(xun)數(shu)據(ju)量大。交(jiao)互(hu)查(cha)(cha)(cha)詢(xun)的(de)數(shu)據(ju)通常已經(jing)被預處理過，按照適合交(jiao)互(hu)查(cha)(cha)(cha)詢(xun)的(de)數(shu)據(ju)模型(xing)進行組織。用于金(jin)融(rong)和公安行業的(de)精準(zhun)查(cha)(cha)(cha)詢(xun)、即時(shi)查(cha)(cha)(cha)詢(xun)、專題分(fen)析等業務場景。

• 實時處理
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  • 實時處理

    對數(shu)據進行實(shi)時(shi)采(cai)集、實(shi)時(shi)分析(xi)并給出結(jie)果，支(zhi)持(chi)多(duo)種(zhong)數(shu)據源、處理速(su)度快、吞吐量高，用于金融反欺詐、公安(an)實(shi)時(shi)布控等業務場(chang)景。