功能聚焦

与 Hadoop 生态系统深度集成

使用单个数据库连接来利用 Hive、Hbase 和 Spark。无论是在云端、本地或是二者兼有,都可以跨 Hadoop 和关系数据库访问数据。

基于成本的高级优化器和大规模并行处理 (MPP)

运行智能查询,并且与面向 Hadoop 的其他 SQL 解决方案相比,能够以更少的硬件支持更多并发用户。运行所有 99 个 TPCDS 查询,最多包含 100 TB 数据及大量并发用户。提供符合 ANSI 标准的 SQL 解析器,从而使用新 API 运行来自非结构化流数据的查询。

数据科学就绪

构建、训练、部署和管理人工智能模型,并在单一集成式环境中为机器学习准备和分析数据。与 Apache Spark 集成,支持更轻松地传递数据并加快处理速度。

与其他供应商、产品和方言兼容的 SQL

与 Oracle、IBM Db2 产品家族(包括 IBM Db2 AI 数据库)和 IBM Netezza® 集成,并通过 IBM Fluid Query 提供对 Hadoop 之外的关系数据库管理系统 (RDBMS) 源的联合访问。连接到 HDFS、RDBMS、NoSQL 数据库、对象库和 Web HDFS。

混合 Flex

IBM Hybrid Data Management Platform 支持您利用不同类型、来源或结构的所有可用数据。只需购买 IBM FlexPoints,通过基于订购的单一许可分配给多个资源。

熟悉的用户友好型 SQL 界面和工具

基于标准兼容的开放式数据库连接 (ODBC) 和 Java 数据库连接 (JDBC),管理员可以轻松启动和停止服务,设置用户和视图,以及定义警报和通知。

企业安全性

强大的基于角色的访问控制 (RBAC)、基于行的动态过滤、基于列的动态屏蔽以及 Apache Ranger 集成,为数据湖提供集中的安全管理和审计。高级行和列安全性,支持自助服务数据访问。

在 IBM Power Systems 上可用

构建于 IBM Power Systems 之上,从今天运行的关键任务型工作负载到新一代人工智能,推动突破最先进的数据应用程序。

用例

  • 二进制代码逐渐消失在远处

    更完善的数据驱动决策

    问题

    新形式的非结构化和半结构化数据需要与传统结构化数据集成。

    解决方案

    使用高级查询功能,将新型半结构化和非结构化数据(社交媒体、情感、流式音频/视频、日志等)与传统的结构化数据相集成。

  • 装有顶灯的数据中心

    实现数据仓库现代化,释放带宽和存储

    问题

    大量的历史数据或“冷”数据占用了大量空间,并增加了基于 Netezza、Oracle ExaData 和 Teradata 构建的企业数据仓库 (EDW) 的成本。

    解决方案

    实现数据仓库现代化,进而释放带宽和存储。Cloudera Enterprise Data Hub 和 Db2 Big SQL 提供了卓越的平台,用于将 Oracle 数据集市和仓库中的历史数据或“冷”数据卸载到 Hadoop 中,同时还可以轻松地移植应用,更快实现价值。

  • 头戴耳机的年轻人正在查看显示器上的代码

    实时和特设数据查询

    问题

    数据用户、数据科学家、业务线分析师和开发人员难以访问 Hadoop 中的数据。

    解决方案

    为您的数据用户配备正确的工具(包括与 Apache Spark 集成的 Db2 Big SQL),这样他们就可以进行特设查询和实时查询,从而满足业务需求。

  • 未来主义风格的黑色方块

    操作和流程改进

    问题

    运营和流程改进方面的需求不断增加。

    解决方案

    使用虚拟化和联合功能来统一逻辑企业数据仓库、云和 Hadoop 中的数据访问,进而制定更准确的数据驱动决策。

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