HDInsight

适用于企业的云 Spark 和 Hadoop 服务

HDInsight 是唯一完全托管的云 Hadoop 产品,为 Spark、Hive、Map Reduce、HBase、Storm、Kafka 以及由一个 99.9% 的 SLA 支持的 R 服务器提供优化的开源分析群集。可将这些大数据技术和 ISV 应用程序轻松部署为受企业级保护和监视的托管群集。

提供业内领先 SLA 的可靠开源分析

可轻松扩展企业级开源群集类型,提供业内最佳的 99.9% SLA 和全天候支持保证。我们的 SLA 涵盖整个 Azure 大数据解决方案,而不只是虚拟机实例。HDInsight 架构支持完整冗余和高可用性(包括头节点复制、数据异地复制和内置备用 NameNode),因此 HDInsight 可抵抗标准 Hadoop 实现中未解决的严重故障。Azure 还提供群集监视和全天候企业支持,由 Microsoft 和 Hortonworks 通过 Hadoop 核心的 37 个联合委托人提供支持(超过其他所有托管云提供商的总和),通过修复代码并将其提交回 Hadoop 的功能为用户部署提供支持。

HDInsight 适用于 Hadoop 项目,如 Apache HBase、Apache Storm、Apache Hive、Apache Spark 和 Apache Kafka
HDInsight 符合 HIPAA、PCI、SOC、DSS 和 ISO

企业级安全和监视

使用 HDInsight,保护数据资产并将本地安全和管理控制轻松扩展到云。其特点为单一登录 (SSO)、多重身份验证,以及通过 Azure Active Directory 无缝管理数百万标识。可通过精细的访问控制策略,授权用户和组使用 Apache Ranger 访问所有企业数据。HDInsight 符合 HIPAA、PCI 和 SOC,可确保企业数据资产始终得到良好的保护。为支持最高水平的业务连续性,HDInsight 扩展了警报、监视、定义强占式操作的功能,并通过与 Microsoft Operations Management Suite 的本机集成加强工作负荷保护。

面向开发人员和科学家的高生产力平台

将 Hadoop 和 Spark 的丰富生产力套件与你喜欢的开发环境(例如 Visual StudioEclipse)结合使用,并支持 IntelliJ for Scala、Python、R、Java 和 .Net。数据科学家可合并代码、统计方程和可视化内容,将 JupyterZeppelin 这两种最广泛使用的笔记本进行集成,提炼有关数据的信息。HDInsight 也是唯一的与 Microsoft R Server 集成的托管云 Hadoop 解决方案。R Server 中的多线程数学库和透明并行比开源 R 能够多处理达 1000 倍的数据且其处理速度也能快达 50 倍,从而帮助你定型更准确的模型以获得比之前更好的预测。

具成本效益的云缩放

通过分离计算和存储,有效扩展或缩减工作负荷。仍可使用本地存储处理高速缓存和快速 I/O。Spark 和交互式 Hive 用户可选择使用 SSD 内存以便提升交互性能,而 Kafka 用户则可将所有流数据保留在高级托管磁盘中。选择可实现最大资源利用率的任何 Azure 虚拟机类型,仅为所用计算和存储空间付费。某近期研究表明,HDInsight 的 TCO 比部署本地 Hadoop 低 63%。

与领先的生产力应用程序集成

独立软件供应商 (ISV) 的繁荣市场在更广泛的 Hadoop 生态系统中提供了增值的解决方案。由于通过边缘节点和脚本操作扩展了每个群集,因此 HDInsight 允许使用任何现成的 ISV 应用程序(包括 Datameer、Cask、AtScale 和 StreamSets)扩展已预集成和预调整的 Hadoop 和 Spark 群集。)

易于管理员管理

在云中部署 Hadoop,既无需购买新硬件,也无需其他前期成本。在几分钟之内启动第一个群集。没有耗时的安装或设置,且无需修补操作系统或升级 Hadoop 版本 - Azure 将完成这些操作。

在 Azure 中构建 Hadoop 群集的客户

Microsoft 是 Forrester Research 认证的 Cloud Hadoop Wave 领先企业。

IDC 发现,HDInsight 在五年间的 TCO 比部署本地 Hadoop 低 63%。

Apache Hadoop® 和关联的开放源项目名称都是 Apache Software Foundation 的商标。

查找和部署为大数据生态系统构建的应用程序

可在 Azure 应用商店中查找来自于可信赖的 Hadoop 合作伙伴的热门应用程序并进行部署。

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