分布式数据处理 UDDP

UDDP (UCloud 分布式数据处理) 基于 Hadoop 开源框架开发,包括 MapReduce 和 Hive。可便捷、快速地处理数字营销、数据分析、商业智能、科学模拟等领域TB甚至PB级的海量数据。

优势

本地化体验

使用原生态 Hadoop,为用户提供与本地 Hadoop 一致的使用体验,方便用户无缝地在本地集群与 UDDP 集群间进行数据迁移。

稳定安全

采用 Namenode 和 Jobtracker 双节点热备份,保证系统的稳定、高可用性。通过网络隔离和 Kerberos 认证保证每个用户的独立性和安全性。

高效易用

无需自行搭建及管理 Hadoop 相关服务,简单、高效地处理海量数据,轻松应对爆炸性的数据增长。

弹性扩展

可快速创建实例,并根据业务需要随时更改配置。按照实际使用的计算和存储资源计费,降低使用成本。


功能

MapReduce

MapReduce 提供 HDFS 和 MapReduce 的基本服务,用于各种应用程序,包括日志分析、Web索引、数据仓库等大数据处理。其中,HDFS 为海量的数据提供了存储,MapReduce 则为海量的数据提供了计算。

Hive

Hive 用于存储和处理海量结构化数据。它可用类似于 SQL 的语法,对 HDFS 海量数据库中的数据进行查询、统计、更新等操作,十分适合数据仓库的统计分析。

价格总揽

总费用=存储费用+计算费用

存储费用按存储资源所占空间大小及存储时长计费

存储单价:0.0003元/GB/小时

计算费用按处理数据量计费

计算费用:0.3元/GB