面向数字化产品和技术的学习、交流平台
使用现有技能在云中快速开发和扩展Spark项目。
专注于为企业提供高性能分析和价值。在DevOps上花费更少的时间。使用Spark Serverless,无需置备和管理服务器。
将数据处理成本降低多达80%。
实时响应业务需求,在运行时获得弹性,并自动放大和缩小。通过利用竞价型实例而不用为空闲服务器付费,从您的IT预算中提出更多要求。
轻松地将大量数据转换为云规模的可信赖见解。
在云中轻松设计和部署Spark数据处理,复杂的转换和机器学习作业。提交Spark作业从未如此简单。
支持Delta Lake(技术预览)
利用其ACID合规性,时间旅行(数据版本控制)以及统一的批处理和流处理,无缝地将数据往返于Delta Lake。为Delta Lake用户提供全面的数据质量和管理能力,以支持机器学习和高级分析。
“作为我们云数据平台战略的一部分,我们依靠Databricks和Talend来帮助我们使用最佳的Spark
分析引擎和易于使用的界面大规模运行数据工程项目。
来自传感器和企业系统的高速数据用于帮助我们做出有关维护,监控和资产管理的实时决策。
这种现代方法使我们能够打破孤岛,更好地利用数据货币化,
从而帮助我们更高效地运营能源业务。”
Uniper企业数据集成副总裁RenéGreiner
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