著名的 o』reilly 公司斷言：「資料是下乙個 『intel inside』 ，未來屬於利用資料並將其轉換成產品的公司和人們。」
大資料隱含的巨大社會、經濟價值已經引起了越來越多企業的關注，為了讓使用者獲得更便捷、靈活、高效的大資料解決方案，減少海量資料分析、處理、查詢的延遲，青雲qingcloud 基於 sparkmr 推出新一代可提供計算、儲存、分析、查詢一站式全方位的大資料服務 qingmr 。
作為 sparkmr 的公升級版本，qingmr 包含了 hdfs 分布式檔案系統，hadoop mapreduce 和 spark 資料處理框架，yarn 集群資源排程系統和 hive 資料倉儲工具。同時，更近一步整合了極速海量資料 olap 引擎 kyligence analytics platform (基於 apache kylin)，實現海量資料極速分析及查詢功能。
ps：當前支援的元件及版本如下：
qingmr 功能特點
靈活的計算模式選擇
qingmr 在底層提供統一的 hdfs 作為資料儲存引擎，在上層提供 spark 及與 mapreduce 兩種計算引擎，並提供 yarn 作為排程系統。使用者可以輕鬆實現三種不同的計算模式，即 spark standalone、spark on yarn 和 mapreduce on yarn 三者之間的切換。
極速海量資料查詢
提供pb級資料集上的亞秒級查詢能力。
與大資料及儲存元件高可擴充套件性
qingmr 與 qingstor™ 物件儲存平台也進行了預置整合，使用者可以通過簡單的配置即可開啟對 qingstor™ 物件儲存的支援，以應對海量大規模資料的儲存問題。
定義排程器、**使用者等多租戶功能的支援
qingmr 提供了 spark 及 yarn 的自定義排程器的功能，開放了自定義 hadoop **使用者功能。
完善的服務級別監控
視覺化展現整體服務的運**況，提供監控告警、健康檢查和服務自動恢復等功能。
強大的ai及資料科學開發環境
提供python及r兩種語言的執行環境，支援 python 2 和 python 3 互相切換。 預置了多個 anaconda 發行版的資料科學包，為資料科學和機器學習/深度學習等 ai 開發場景。
qingmr 應用場景
流式資料處理
通過 qingmr spark 計算引擎流資料處理能力，對企業實時資料流進行計算，滿足對實效性要求較高計算，適用於實時監控、報警分析分等場景。
批量資料處理
通過 qingmr hadoop mapreduce 提供強大的批量資料處理能力，幫助企業解決海量檔案的分析處理問題，可用於日誌分析等場景。
極速資料查詢與分析
通過 qingmr 中整合的 kyligence analytics platform，減少海量資料查詢延遲，滿足企業 olap 場景中極速分析查詢的需求。
機器學習
基於 spark 記憶體計算模型框架，利用 mlib 提供的機器學習演算法，實現個性化推薦、流失**、精確營銷、客戶細分、客戶研究、市場細分、價值評估等應用場景。
qingmr，企業大資料服務最佳選擇
對企業來說，只需五步，即可在 3 分鐘之內部署一套 qingmr 大資料服務來滿足自身的各種需求，同時還可進行統一的資料管理，無論從成本還是效率來說，qingmr 都是企業大資料服務最佳選擇。
未來，還會有更多基於 hdfs 的大資料應用被納入到 qingmr 中，為使用者提供功能更為強大、使用更加便捷的大資料服務。
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