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【阿里云】云原生数据湖分析
云原生数据湖分析(Data Lake Analytics,简称DLA) 是完全弹性的架构,提供一站式的数据湖分析与计算服务,支持 ETL、机器学习、流、交互式分析;可以分析与集成 对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL等)、NoSQL(TableStore、MongoDB等)数据源的数据;功能包括:数据入湖,元数据管理与自动发现,支持双引擎:SQL(兼容Presto)、Spark;欢迎加入云数据湖分析DLA-开发者钉钉交流群:30372915。
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  免费试用、价格特惠

注册资本:100000万元人民币

成立时间:2008-04-08


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云原生数据湖分析(Data Lake Analytics,简称DLA) 是完全弹性的架构,提供一站式的数据湖分析与计算服务,支持 ETL、机器学习、流、交互式分析;可以分析与集成 对象存储(OSS)、数据库(PostgreSQL/MySQL等)、NoSQL(TableStore、MongoDB等)数据源的数据;功能包括:数据入湖,元数据管理与自动发现,支持双引擎:SQL(兼容Presto)、Spark;欢迎加入云数据湖分析DLA-开发者钉钉交流群:30372915。


产品优势


Serverless
无基础设施和管理成本,零启动时间,透明升级,QoS弹性服务

数据库体验
兼容标准SQL、支持丰富的内置函数、JDBC/ODBC和BI工具

联邦查询
支持多种RDS数据库、OSS、TableStore等数据源之间关联分析

高性能引擎
支持双引擎:【SQL(兼容Presto)分析、Spark计算服务】

精心打造的功能


大规模Serverless分析
弹性伸缩和产品升级更加灵活,无需维护实例,成本更低

打造廉价的成本
用户无需维护实例,按需付费,不需要长期持有分析成本

产品升级透明
通过Serverless化,升级100%对用户无感,产品迭代敏捷快速

安全可靠
账号体系、网络访问、跨云产品访问等多重安全策略保障

强有力的网络安全保障
使用VPC网络隔离,跨VPC支持访问支持多种模式

资源访问安全可靠
基于RAM/STS体系跨产品授权访问、基于KMS秘钥管理

多源混合计算
提供多种数据源之间联邦分析能力

屏蔽各种数据源访问的差异性
使用标准SQL,即可分析对象存储、关系型数据库与NoSQL存储等数据源的数据

多数据源联邦分析能力
支持跨OSS、关系数据库(PostgreSQL、MySQL等)、NoSQL(TableStore等)多种数据源分析能力

生态完善体验好
数据库式体验、多种GUI工具、数据SaaS可视化工具支持

GUI工具丰富
支持Microstrategy、MySQL Workbench、DBeaver等多种MySQL GUI管理工具

多种可视化工具支持
与QuickBI、Tableau、DataV等BI工具集成度高、兼容性好

兼容标准SQL
兼容SQL:2003标准,支持标准JDBC/ODBC协议,丰富的内置函数支持,数据库般的极致体验

典型应用场景

分析OSS数据


挖掘OSS数据的潜在价值
您可上传原始数据到OSS。Data Lake Analytics允许您创建表格并query存储在OSS里的数据,并把结果通过QuickBI展现。


能够解决

快速分析
无需搭建传统分析平台,快速获取分析结果。

冷数据分析
无需ETL,便捷地把冷数据转换成易于理解的分析结果。



分析TableStore 数据

实时分析TableStore上的数据
如果您在TableStore上存储了海量数据,Data Lake Analytics则为TableStore上的海量数据提供了高效便捷的大数据分析功能。


能够解决

快速分析
无需搭建传统分析平台,快速获取分析结果。

冷数据分析
无需ETL,便捷地把冷数据转换成易于理解的分析结果。


异构数据源分析

关联分析TableStore和OSS上的数据
Data Lake Analytics为您存储在OSS上和TableStore里的数据提供关联分析,为异构数据源提供复杂分析的能力。


能够解决

关联分析
把OSS和TableStore的上数据关联分析,深度挖掘价值

复杂分析
让您更轻松地对异构数据进行复杂分析



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