极速执行器: 高效的执行器,比传统数仓/MPP快5-10倍,比Hadoop SQL引擎要快5-30倍。
公有云和私有云部署:支持亚马逊和阿里云等公有云平台,同时可以支持主流PaaS云平台(比如Kubernetes等)和Docker部署。
对标准的完善支持:ANSI SQL标准,OLAP扩展,标准JDBC/ODBC,比Hadoop SQL引擎都要完善。
具有非常成熟的并行优化器。优化器是并行SQL引擎的重要组成部分,对性能影响很大,尤其是对复杂查询。
支持ACID事务特性:这是很多现有基于Hadoop的SQL引擎做不到的,对保证数据一致性很重要。可以有效减少开发及运维人员的负担。
动态数据流引擎:基于UDP的高速互联网络。
d性调度执行:可以根据查询大小来决定执行查询使用的节点及Segment个数。
支持多种分区方法及多级分区:支持List分区和Range分区。分区表对性能有很大提升作用,如果用户只想访问最近一个月的热数据,查询只需要扫描最近一个月数据所在分区。
支持多种压缩方法:snappy,gzip,zlib, zstd, lz4, RLE等。
多种存储过程语言支持:python, c/c++, perl等。
动态扩容:动态按需扩容,按照存储大小或者计算需求,秒级添加节点。
多级资源和负载管理:和外部资源管理器YARN集成;可以管理CPU,Memory资源等;支持多级资源队列;具有方便的DDL管理接口。
支持访问任何HDFS及其他系统的数据:各种HDFS格式(文本,ORC等等)以及其他外部系统(Hive等),并且用户自己可以开发插件来访问新的数据源。
原生的机器学习数据挖掘库MADLib支持:易于使用及高性能。
与Hadoop系统无缝集成:存储、资源、安装部署、数据格式和访问等。
完善的安全及权限管理:kerberos;数据库,表等各个级别的授权管理。
支持多种第三方工具:比如Tableau,SAS,较新的Apache Zeppelin等。
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