QingMR
QingMR 集成 Spark 与 MapReduce 双数据处理引擎及 Apache Kylin 极速海量数据 OLAP 分析引擎,通过统一的 HDFS 分布式数据存储系统及 YARN 调度系统,提供灵活、高效、多模式的一站式云端大数据服务。

产品优势

海量数据一站处理
  • 支持批量计算、流式计算和实时计算,并支持对计算结果极速查询。
网络环境安全可靠
  • 运行于私有网络内,三重安全保障,确保数据安全。
部署方式灵活弹性
  • 支持按需横向调整集群节点规模,且业务不中断;
  • 支持纵向调整集群单节点计算和存储能力,包括节点的 CPU 、内存和硬盘。
定制部署简单快捷
  • 2-3 分钟内可完成一个集群部署,一键操作,简单快捷;
  • 控制台提供提供近 60 个配置参数,通过控制台的 UI 操作即可完成集群部署及服务的个性化定制。

产品功能

灵活的计算模式选择

提供三种不同的计算模式:Spark Standalone 、 Spark on YARN 和 MapReduce on YARN。

极速海量数据查询

提供PB级数据集上的亚秒级查询能力。

与大数据及存储组件高可扩展性

通过 AppCenter 2.0 实现与其他大数据组件的无缝集成,如 Spark 、Hadoop 、Hive 与 HBase 、ZooKeeper 以及 QingStor™ 对象存储集成。

定义调度器、代理用户等多租户功能的支持

QingMR 提供了 Spark 及 YARN 的自定义调度器的功能,开放了自定义 Hadoop 代理用户功能。

完善的服务级别监控

可视化展现整体服务的运行情况,提供监控告警、健康检查和服务自动恢复等功能。

强大的AI及数据科学开发环境

提供 Python 及 R 两种语言的运行环境,支持 Python 2 和 Python 3 互相切换。
预置了多个 Anaconda 发行版的数据科学包,为数据科学和机器学习/深度学习等 AI 开发场景。

应用场景

流式数据处理
通过 QingMR Spark 计算引擎流数据处理能力,对企业实时数据流进行计算,满足对实效性要求较高计算,适用于实时监控、报警分析分等场景。

 

批量数据处理
通过 QingMR Hadoop MapReduce 提供强大的批量数据处理能力,帮助企业解决海量文件的分析处理问题,可用于日志分析等场景。

 

极速数据查询与分析
通过 QingMR 中集成的 Kyligence Analytics Platform,减少海量数据查询延迟,满足企业 OLAP 场景中极速分析查询的需求。

 

机器学习
基于 Spark 内存计算模型框架,利用 Mlib 提供的机器学习算法,实现个性化推荐、流失预测、精确营销、客户细分、客户研究、市场细分、价值评估等应用场景。

产品定价