这篇文章将为大家详细讲解有关大数据Atlas支持哪些数据存储和计算引擎，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
大数据 Atlas 支持的数据存储引擎
- 关系型数据库 (RDBMS): MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、DB2
- 非关系型数据库 (NoSQL): MongoDB、Cassandra、HBase、CouchDB、Redis
- 数据仓库: Hadoop Hive、Impala、Presto、Spark SQL
- 文件系统: HDFS、S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage
- 对象存储: Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage
大数据 Atlas 支持的计算引擎
- Hadoop: MapReduce、Hive、Pig、Spark
- Spark: Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib
- Presto: PrestoDB
- Flink: Apache Flink
- HBase: HBase Shell
- Pig: Pig Latin
具体功能和优势
数据探索和发现:
- 支持对不同数据源的统一视图，方便数据探索和发现。
- 提供交互式查询工具，允许用户灵活地查询和分析数据。
- 可视化数据探索，帮助用户快速了解数据模式和趋势。
数据治理和安全:
- 提供数据元数据管理，记录数据血缘关系和数据资产信息。
- 支持数据资产安全管理，包括访问控制、数据加密和数据治理。
- 符合监管合规要求，满足数据隐私和安全标准。
数据集成和处理:
- 支持跨不同数据源的数据集成和处理。
- 提供数据质量管理，确保数据的准确性和一致性。
- 允许用户创建数据管道，将数据从各种来源提取、转换和加载到目标系统。
数据分析和机器学习:
- 支持各种数据分析和机器学习算法。
- 提供可扩展的计算引擎，支持大规模数据处理。
- 支持机器学习模型培训和部署，帮助用户从数据中获取见解。
数据 katalog:
- 提供数据 katalog，方便用户搜索和查找所需的数据资产。
- 支持数据资产的分类和分层，便于组织和管理数据。
- 允许用户对数据资产进行评论和评分，从而促进数据协作和知识共享。
可扩展性和灵活性:
- 支持云部署和本地部署。
- 可与各种第三方数据工具和应用程序集成。
- 可扩展的架构设计，可以轻松处理大量数据。
以上就是大数据Atlas支持哪些数据存储和计算引擎的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
