大数据Aster介绍.pdf

Aster大数据探索平台介绍 2014-07-31 目录 1 什么是数据分析探索平台 3 Aster的数据分析探索能力 4 总结 Aster的技术架构和特性 2 3 Footer 大数据分析挑战之一：统一的探索平台 问题 集成的探索平台 (IDP) 数据仓库/商业智能 高级分析 解决方案 各种复杂的高级分析环境导致数据碎片，更 高的成本，需要更复杂的技能，更长时间才 能实现业务价值。 集成的分析探索提供了更输入的洞察，统一的 访问接口，易用性，低成本，更好的洞察。 SQL框架访问层 预置分析函数 5 Footer 优点 成熟，有数据理论支持，规范，广为 接受 支持的工具多, 技术人才多 简单，面向业务 不足 昂贵的成本 并行化和扩展性的限制 复杂分析的实现难度和成本 非结构化数据的分析的不足 SQL 优点 可扩展性，有大规模部署的成功案例 可以自己编写分布式应用 支持非结构化数据 廉价的软件和硬件 开源，前景看好 不足 不成熟，可用性、可维护性差 面向开发人员，实现复杂 很多程序不容易在MapReduce下实现 支持工具少 现有的数据分析能力少 MapReduce 大数据分析挑战之二：