微軟大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)及解決方案介紹課件

大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)及解決方案介紹鄧英達(dá)數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)及解決方案介紹鄧英達(dá)數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師優(yōu)化交通運(yùn)輸為自然事件做好準(zhǔn)備提升研究水平物流規(guī)劃環(huán)境的可持續(xù)性就業(yè)分析社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流感跟蹤經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)欺詐行為檢測(cè)大數(shù)據(jù)可以為政府做些什么？?jī)?yōu)化交通運(yùn)輸為自然事件提升研究水平物流規(guī)劃環(huán)境的可持續(xù)性就業(yè)第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容用戶預(yù)期大量數(shù)據(jù)多種數(shù)據(jù)類型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建大數(shù)據(jù)推動(dòng)我們到達(dá)臨界點(diǎn)經(jīng)濟(jì)的硬件與存儲(chǔ)用戶預(yù)期大量數(shù)據(jù)多種數(shù)據(jù)類型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建大數(shù)據(jù)推動(dòng)我們到達(dá)臨如何建設(shè)–DataPortal模式？如何建設(shè)–DataPortal模式？整體解決方案系統(tǒng)成本構(gòu)建“大數(shù)據(jù)”解決方案前端報(bào)表和分析商業(yè)化程度和多廠家協(xié)調(diào)高成本需大量培訓(xùn)學(xué)習(xí)功能與易用性的平衡“大數(shù)據(jù)”方案選擇有限?大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)困難整體解決方案系統(tǒng)成本構(gòu)建“大數(shù)據(jù)”前端報(bào)表和分析商業(yè)化程度業(yè)務(wù)需求

簡(jiǎn)化信息搜索和采集，適應(yīng)各種數(shù)據(jù)源，都能促成數(shù)據(jù)集成人們應(yīng)當(dāng)獲得強(qiáng)大熟悉的工具，這樣BI才能更有吸引力，更能推廣IT應(yīng)當(dāng)提供完整的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，跨越云端與本地部署，支持集成不同的數(shù)據(jù)類型微軟的觀點(diǎn)技術(shù)讓人快速獲得洞察力并據(jù)此展開操作業(yè)務(wù)需求

簡(jiǎn)化信息搜索和采集，適應(yīng)各種數(shù)據(jù)源，都能促成數(shù)據(jù)第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容BigData解決方案邏輯架構(gòu)數(shù)據(jù)管理與處理數(shù)據(jù)富集與聯(lián)合查詢BI與分析單一查詢模型一體機(jī)云盒裝軟件Hadoop提取、轉(zhuǎn)換、加載數(shù)據(jù)質(zhì)量主數(shù)據(jù)管理一體機(jī)云盒裝軟件關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DatasourcesOLTPERPCRMLOB非關(guān)系型數(shù)據(jù)設(shè)備Web傳感器社交數(shù)據(jù)源OLTPERPCRMLOB自助服務(wù)協(xié)作企業(yè)預(yù)測(cè)移動(dòng)設(shè)備BigData解決方案邏輯架構(gòu)數(shù)據(jù)管理與處理數(shù)據(jù)富集與聯(lián)合數(shù)據(jù)管理與處理一體機(jī)云盒裝軟件微軟的BigData解決方案架構(gòu)數(shù)據(jù)的豐富與聯(lián)合查詢BI與分析單一查詢模型提取、轉(zhuǎn)換、加載數(shù)據(jù)質(zhì)量主數(shù)據(jù)管理APS(分析平臺(tái)系統(tǒng))SQLServer2014MicrosoftAzureHDInsight一體機(jī)云盒裝軟件DatasourcesOLTPERPCRMLOB非關(guān)系型數(shù)據(jù)設(shè)備Web傳感器社交數(shù)據(jù)源OLTPERPCRMLOB自助服務(wù)協(xié)作企業(yè)級(jí)BI預(yù)測(cè)移動(dòng)數(shù)據(jù)管理與處理一體機(jī)云盒裝軟件微軟的BigData解決方案基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)管理與處理數(shù)據(jù)富集與聯(lián)合查詢BI與分析微軟BigData解決方案架構(gòu)自助服務(wù)協(xié)作企業(yè)級(jí)BI預(yù)測(cè)移動(dòng)提取、轉(zhuǎn)換、加載單一查詢模型數(shù)據(jù)質(zhì)量主數(shù)據(jù)管理非關(guān)系型關(guān)系型分析流內(nèi)部與外部虛擬化擴(kuò)展性安全與身份服務(wù)質(zhì)量全部顯示全部關(guān)閉MicrosoftAzure基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)管理與處理數(shù)據(jù)富集與聯(lián)合查詢BI與分析微軟Bi盒裝軟件云一體機(jī)自由選擇的部署選擇或混合解決方案SQLServerHortonworks數(shù)據(jù)平臺(tái)APS分析平臺(tái)系統(tǒng)在微軟Azure虛擬機(jī)中運(yùn)行SQLServer實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)HDInsightforMicrosoftAzureSQLServerFastTrack盒裝軟件云一體機(jī)自由選擇的部署選擇或混合解決方案SQLSeHDP2.0優(yōu)化的行列格式（ORC）可將壓縮率提升80%微軟對(duì)Hadoop的貢獻(xiàn)為微軟Azure存儲(chǔ)貢獻(xiàn)了FileSystem實(shí)施Hive（通過Stinger提速40倍）貢獻(xiàn)超過25,000行代碼HDFS權(quán)限模型可映射至Windows利用REEF創(chuàng)建并執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)作業(yè)6,000+小時(shí)的開發(fā)工作Windows，最適合Hadoop的操作系統(tǒng)9HDP2.0優(yōu)化的行列格式（ORC）可將壓縮率提升80%第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容關(guān)于APS分析平臺(tái)系統(tǒng)預(yù)配置的軟硬件一體機(jī)海量并行處理（MPP），可擴(kuò)展至6PB內(nèi)存列存儲(chǔ)可提速100倍Hadoop的專屬區(qū)域?qū)㈥P(guān)系型與Hadoop數(shù)據(jù)聯(lián)合在一起的集成式查詢模型通過Infiniband網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)更快速數(shù)據(jù)移動(dòng)與ActiveDirectory集成，獲得更高安全性使用SystemCenter進(jìn)行管理本地環(huán)境、一體機(jī)SQLServer并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)MicrosoftHDInsightPolyBase關(guān)于APS分析平臺(tái)系統(tǒng)預(yù)配置的軟硬件一體機(jī)本地環(huán)境、一體機(jī)S關(guān)于適用于Windows的Hortonworks數(shù)據(jù)平臺(tái)充分結(jié)合Hortonworks與微軟的工作成果100%開源的ApacheHadoop支持最新版Hadoop(2.2)YARNStingerPhase2（查詢速度更快）WindowsServer唯一可用的發(fā)行版利用現(xiàn)有.NET與Java技能編寫MapReduce利用熟悉的BI工具，包括微軟Excel進(jìn)行分析本地環(huán)境，自助部署（Hadoop）關(guān)于適用于Windows的Hortonworks數(shù)據(jù)內(nèi)存中提速用列格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)大幅壓縮通過內(nèi)存訪問數(shù)據(jù)，獲得下一代性能利用各種不同規(guī)格的現(xiàn)有硬件可更新，可群集，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)涓流加載提速高達(dá)100倍，10倍壓縮率通過內(nèi)存列存儲(chǔ)技術(shù)獲得下一代性能C1C3C5C4C2C6列存儲(chǔ)

呈現(xiàn)為索引內(nèi)存中提速提速高達(dá)100倍，10倍壓縮率通過內(nèi)存列存儲(chǔ)并發(fā)且混合式的工作負(fù)載大規(guī)模并行處理（MPP）并行查詢處理大規(guī)模復(fù)雜查詢與并發(fā)查詢通過數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲得洞察力同時(shí)運(yùn)行多種類型的工作負(fù)載大幅提升查詢性能改善混合工作負(fù)載的性能查詢結(jié)果并發(fā)且混合式的工作負(fù)載大規(guī)模并行處理（MPP）并行查詢大幅提近乎實(shí)時(shí)的洞察力通過大事件流進(jìn)行

Sub-zero處理降低延遲通過歷史數(shù)據(jù)挖掘持續(xù)獲得洞察力簡(jiǎn)化管理，靈活部署實(shí)時(shí)洞察力實(shí)時(shí)復(fù)雜事件處理事件目標(biāo)事件源近乎實(shí)時(shí)的洞察力通過大事件流進(jìn)行Sub-zero處理降低集成關(guān)系型數(shù)據(jù)與Hadoop通過現(xiàn)有T–SQL技能查詢Hadoop并行查詢關(guān)系型與Hadoop數(shù)據(jù)單一查詢混合：在本地與云端部署Hadoop無需將Hadoop數(shù)據(jù)ETL到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢關(guān)系型與非關(guān)系型數(shù)據(jù)nal通過SQLPAS中的PolyBase實(shí)現(xiàn)集成式查詢分析平臺(tái)系統(tǒng)Hortonworks(Windows,Linux),ClouderaMicrosoftAzureHDInsightMicrosoftHDInsight結(jié)果集PolyBase選擇…集成關(guān)系型數(shù)據(jù)與Hadoop通過現(xiàn)有T–SQL技能第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容關(guān)于MicrosoftAzureHDInsight云端，HadoopMicrosoft的云端Hadoop服務(wù)100%開源的ApacheHadoop支持最新版Hadoop(2.2)YARNStingerPhase2（查詢速度更快）無需部署硬件，可在數(shù)分鐘內(nèi)開通并運(yùn)行利用現(xiàn)有.NET與Java技能編寫MapReduce利用熟悉的BI工具，包括微軟Excel進(jìn)行分析MicrosoftAzure關(guān)于MicrosoftAzureHDInsight云端創(chuàng)建大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)DataNodes創(chuàng)建大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)DataNodes第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容報(bào)表演進(jìn)—更豐富的展現(xiàn)效果報(bào)表演進(jìn)—更豐富的展現(xiàn)效果PowerPivoting海量的數(shù)據(jù)只要幾下點(diǎn)擊，用戶就可以生成和發(fā)布出直觀和互動(dòng)的自助式商業(yè)智能解決方案。分析演進(jìn)—使用熟悉的分析工具PowerPivoting海量的數(shù)據(jù)分析演進(jìn)—使用熟悉的分挖掘演進(jìn)—使用向?qū)Э焖賹?shí)現(xiàn)決策樹聚類時(shí)間序列順序聚類關(guān)聯(lián)Na?ve貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘演進(jìn)—使用向?qū)Э焖賹?shí)現(xiàn)決策樹聚類時(shí)間序列順序聚類關(guān)聯(lián)NaKPI演進(jìn)---從KPI到儀表板跨系統(tǒng)、上下文驅(qū)動(dòng)的儀表盤提供數(shù)據(jù)透明度和可查性使用瀏覽器進(jìn)行交互高級(jí)用戶或ITPro可以創(chuàng)建或者更新KPI演進(jìn)---從KPI到儀表板跨系統(tǒng)、上下文驅(qū)動(dòng)的儀表盤29向SharePoint中發(fā)布和共享豐富的工作薄可為團(tuán)隊(duì)發(fā)布PowerPivot以作為Web端應(yīng)用程序安排數(shù)據(jù)刷新時(shí)間以保證您的數(shù)據(jù)及分析結(jié)果是最新的PowerPivot允許從SharePoint中訪問無限制的可靠數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)門戶演進(jìn)—管理和協(xié)作29向SharePoint中發(fā)布和共享豐富的工作薄安排數(shù)據(jù)刷第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容優(yōu)化交通運(yùn)輸演示優(yōu)化交通運(yùn)輸演示門店選址門店選址審計(jì)審計(jì)微軟是信息搜索和采集的技術(shù)領(lǐng)先者GartnerMagicQuadrantforEnterpriseSearch,2013GartnerMarketScopeforEnterpriseSearch,2011微軟是信息搜索和采集的技術(shù)領(lǐng)先者GartnerMagic微軟是信息門戶的技術(shù)領(lǐng)先者微軟是信息門戶的技術(shù)領(lǐng)先者GartnerMagicQuadrantforBusinessIntelligencePlatforms,2013微軟是商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析的技術(shù)領(lǐng)先者GartnerMagicQuadrantforBus幫助您創(chuàng)建…/ongovernment真正更好的影響分析規(guī)劃就業(yè)政府研究管理經(jīng)濟(jì)環(huán)境運(yùn)輸警惕幫助您創(chuàng)建…/ongovernme本文檔只做信息展示用途，微軟不在本文檔中做任何的擔(dān)保、明示或暗示。本文檔只做信息展示用途，微軟不在本文檔中做任何的擔(dān)保、明示或大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)及解決方案介紹鄧英達(dá)數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)及解決方案介紹鄧英達(dá)數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師優(yōu)化交通運(yùn)輸為自然事件做好準(zhǔn)備提升研究水平物流規(guī)劃環(huán)境的可持續(xù)性就業(yè)分析社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流感跟蹤經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)欺詐行為檢測(cè)大數(shù)據(jù)可以為政府做些什么？?jī)?yōu)化交通運(yùn)輸為自然事件提升研究水平物流規(guī)劃環(huán)境的可持續(xù)性就業(yè)第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容用戶預(yù)期大量數(shù)據(jù)多種數(shù)據(jù)類型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建大數(shù)據(jù)推動(dòng)我們到達(dá)臨界點(diǎn)經(jīng)濟(jì)的硬件與存儲(chǔ)用戶預(yù)期大量數(shù)據(jù)多種數(shù)據(jù)類型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)創(chuàng)建大數(shù)據(jù)推動(dòng)我們到達(dá)臨如何建設(shè)–DataPortal模式？如何建設(shè)–DataPortal模式？整體解決方案系統(tǒng)成本構(gòu)建“大數(shù)據(jù)”解決方案前端報(bào)表和分析商業(yè)化程度和多廠家協(xié)調(diào)高成本需大量培訓(xùn)學(xué)習(xí)功能與易用性的平衡“大數(shù)據(jù)”方案選擇有限?大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)困難整體解決方案系統(tǒng)成本構(gòu)建“大數(shù)據(jù)”前端報(bào)表和分析商業(yè)化程度業(yè)務(wù)需求

簡(jiǎn)化信息搜索和采集，適應(yīng)各種數(shù)據(jù)源，都能促成數(shù)據(jù)集成人們應(yīng)當(dāng)獲得強(qiáng)大熟悉的工具，這樣BI才能更有吸引力，更能推廣IT應(yīng)當(dāng)提供完整的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，跨越云端與本地部署，支持集成不同的數(shù)據(jù)類型微軟的觀點(diǎn)技術(shù)讓人快速獲得洞察力并據(jù)此展開操作業(yè)務(wù)需求

簡(jiǎn)化信息搜索和采集，適應(yīng)各種數(shù)據(jù)源，都能促成數(shù)據(jù)第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容BigData解決方案邏輯架構(gòu)數(shù)據(jù)管理與處理數(shù)據(jù)富集與聯(lián)合查詢BI與分析單一查詢模型一體機(jī)云盒裝軟件Hadoop提取、轉(zhuǎn)換、加載數(shù)據(jù)質(zhì)量主數(shù)據(jù)管理一體機(jī)云盒裝軟件關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DatasourcesOLTPERPCRMLOB非關(guān)系型數(shù)據(jù)設(shè)備Web傳感器社交數(shù)據(jù)源OLTPERPCRMLOB自助服務(wù)協(xié)作企業(yè)預(yù)測(cè)移動(dòng)設(shè)備BigData解決方案邏輯架構(gòu)數(shù)據(jù)管理與處理數(shù)據(jù)富集與聯(lián)合數(shù)據(jù)管理與處理一體機(jī)云盒裝軟件微軟的BigData解決方案架構(gòu)數(shù)據(jù)的豐富與聯(lián)合查詢BI與分析單一查詢模型提取、轉(zhuǎn)換、加載數(shù)據(jù)質(zhì)量主數(shù)據(jù)管理APS(分析平臺(tái)系統(tǒng))SQLServer2014MicrosoftAzureHDInsight一體機(jī)云盒裝軟件DatasourcesOLTPERPCRMLOB非關(guān)系型數(shù)據(jù)設(shè)備Web傳感器社交數(shù)據(jù)源OLTPERPCRMLOB自助服務(wù)協(xié)作企業(yè)級(jí)BI預(yù)測(cè)移動(dòng)數(shù)據(jù)管理與處理一體機(jī)云盒裝軟件微軟的BigData解決方案基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)管理與處理數(shù)據(jù)富集與聯(lián)合查詢BI與分析微軟BigData解決方案架構(gòu)自助服務(wù)協(xié)作企業(yè)級(jí)BI預(yù)測(cè)移動(dòng)提取、轉(zhuǎn)換、加載單一查詢模型數(shù)據(jù)質(zhì)量主數(shù)據(jù)管理非關(guān)系型關(guān)系型分析流內(nèi)部與外部虛擬化擴(kuò)展性安全與身份服務(wù)質(zhì)量全部顯示全部關(guān)閉MicrosoftAzure基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)管理與處理數(shù)據(jù)富集與聯(lián)合查詢BI與分析微軟Bi盒裝軟件云一體機(jī)自由選擇的部署選擇或混合解決方案SQLServerHortonworks數(shù)據(jù)平臺(tái)APS分析平臺(tái)系統(tǒng)在微軟Azure虛擬機(jī)中運(yùn)行SQLServer實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)HDInsightforMicrosoftAzureSQLServerFastTrack盒裝軟件云一體機(jī)自由選擇的部署選擇或混合解決方案SQLSeHDP2.0優(yōu)化的行列格式（ORC）可將壓縮率提升80%微軟對(duì)Hadoop的貢獻(xiàn)為微軟Azure存儲(chǔ)貢獻(xiàn)了FileSystem實(shí)施Hive（通過Stinger提速40倍）貢獻(xiàn)超過25,000行代碼HDFS權(quán)限模型可映射至Windows利用REEF創(chuàng)建并執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)作業(yè)6,000+小時(shí)的開發(fā)工作Windows，最適合Hadoop的操作系統(tǒng)9HDP2.0優(yōu)化的行列格式（ORC）可將壓縮率提升80%第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容關(guān)于APS分析平臺(tái)系統(tǒng)預(yù)配置的軟硬件一體機(jī)海量并行處理（MPP），可擴(kuò)展至6PB內(nèi)存列存儲(chǔ)可提速100倍Hadoop的專屬區(qū)域?qū)㈥P(guān)系型與Hadoop數(shù)據(jù)聯(lián)合在一起的集成式查詢模型通過Infiniband網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)更快速數(shù)據(jù)移動(dòng)與ActiveDirectory集成，獲得更高安全性使用SystemCenter進(jìn)行管理本地環(huán)境、一體機(jī)SQLServer并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)MicrosoftHDInsightPolyBase關(guān)于APS分析平臺(tái)系統(tǒng)預(yù)配置的軟硬件一體機(jī)本地環(huán)境、一體機(jī)S關(guān)于適用于Windows的Hortonworks數(shù)據(jù)平臺(tái)充分結(jié)合Hortonworks與微軟的工作成果100%開源的ApacheHadoop支持最新版Hadoop(2.2)YARNStingerPhase2（查詢速度更快）WindowsServer唯一可用的發(fā)行版利用現(xiàn)有.NET與Java技能編寫MapReduce利用熟悉的BI工具，包括微軟Excel進(jìn)行分析本地環(huán)境，自助部署（Hadoop）關(guān)于適用于Windows的Hortonworks數(shù)據(jù)內(nèi)存中提速用列格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)大幅壓縮通過內(nèi)存訪問數(shù)據(jù)，獲得下一代性能利用各種不同規(guī)格的現(xiàn)有硬件可更新，可群集，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)涓流加載提速高達(dá)100倍，10倍壓縮率通過內(nèi)存列存儲(chǔ)技術(shù)獲得下一代性能C1C3C5C4C2C6列存儲(chǔ)

呈現(xiàn)為索引內(nèi)存中提速提速高達(dá)100倍，10倍壓縮率通過內(nèi)存列存儲(chǔ)并發(fā)且混合式的工作負(fù)載大規(guī)模并行處理（MPP）并行查詢處理大規(guī)模復(fù)雜查詢與并發(fā)查詢通過數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)獲得洞察力同時(shí)運(yùn)行多種類型的工作負(fù)載大幅提升查詢性能改善混合工作負(fù)載的性能查詢結(jié)果并發(fā)且混合式的工作負(fù)載大規(guī)模并行處理（MPP）并行查詢大幅提近乎實(shí)時(shí)的洞察力通過大事件流進(jìn)行

Sub-zero處理降低延遲通過歷史數(shù)據(jù)挖掘持續(xù)獲得洞察力簡(jiǎn)化管理，靈活部署實(shí)時(shí)洞察力實(shí)時(shí)復(fù)雜事件處理事件目標(biāo)事件源近乎實(shí)時(shí)的洞察力通過大事件流進(jìn)行Sub-zero處理降低集成關(guān)系型數(shù)據(jù)與Hadoop通過現(xiàn)有T–SQL技能查詢Hadoop并行查詢關(guān)系型與Hadoop數(shù)據(jù)單一查詢混合：在本地與云端部署Hadoop無需將Hadoop數(shù)據(jù)ETL到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢關(guān)系型與非關(guān)系型數(shù)據(jù)nal通過SQLPAS中的PolyBase實(shí)現(xiàn)集成式查詢分析平臺(tái)系統(tǒng)Hortonworks(Windows,Linux),ClouderaMicrosoftAzureHDInsightMicrosoftHDInsight結(jié)果集PolyBase選擇…集成關(guān)系型數(shù)據(jù)與Hadoop通過現(xiàn)有T–SQL技能第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容關(guān)于MicrosoftAzureHDInsight云端，HadoopMicrosoft的云端Hadoop服務(wù)100%開源的ApacheHadoop支持最新版Hadoop(2.2)YARNStingerPhase2（查詢速度更快）無需部署硬件，可在數(shù)分鐘內(nèi)開通并運(yùn)行利用現(xiàn)有.NET與Java技能編寫MapReduce利用熟悉的BI工具，包括微軟Excel進(jìn)行分析MicrosoftAzure關(guān)于MicrosoftAzureHDInsight云端創(chuàng)建大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)DataNodes創(chuàng)建大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)DataNodes第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)第二部分：微軟的完整解決方案第三部分：BigData本地部署方案第四部分：BigData云端部署方案第五部分：前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)第六部分：案例與總結(jié)內(nèi)容第一部分：大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)內(nèi)容報(bào)表演進(jìn)—更豐富的展現(xiàn)效果報(bào)表演進(jìn)—更豐富的展現(xiàn)效果PowerPivoting海量的數(shù)據(jù)只要幾下點(diǎn)擊，用戶就可以生成和發(fā)布出直觀和互動(dòng)的自助式商業(yè)智能解決方案。