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Oracle 大数据服务
Oracle 大数据服务是一项全托管的自动化云服务，可为企业提供经济实惠的 Hadoop 环境。用户可以轻松创建安全和可伸缩的、基于 Hadoop 的数据湖，从而能快速处理大量数据。
Oracle 大数据服务
灵活供应
Oracle 大数据服务让客户能轻松部署各种规模的 Hadoop 集群 — 从 1 OCPU 到专用裸金属环境的各种 VM 配置。客户可以选择使用高性能的 NVmE 存储或经济实惠的块存储，以后可以按需扩展或收缩他们的集群。
简化的安全性和可用性
Oracle 大数据服务简化了使 Hadoop 集群高度可用和安全的流程。基于 Oracle 优秀实践，大数据服务实现了一键获得高可用性和安全性，降低了对 Hadoop 高深技能的需求。
负载可移植性
Oracle 大数据服务运行在 Cloudera Enterprise 6.x 上，使用与客户本地部署环境相同的集群管理软件。这就让企业能更轻松地将负载迁移到云上，确保了与本地部署解决方案的兼容性。
Oracle 云 SQL
Oracle 云 SQL 是一项附加服务，它让客户能对 HDFS、Kafka 和 Oracle 对象存储中的数据发起 Oracle SQL 查询。它通过下推或横向扩展来尽量减少数据移动和加快查询速度，让任何用户、应用或分析工具都能透明地使用数据存储。
Oracle Machine Learning for Spark
Oracle Machine Learning for Spark R (OML4Spark R) 让数据科学家能够处理存储在 HDFS、Spark DataFrames 以及其他 JDBC 数据源里的数据。他们还能通过 Apache Spark 框架用 R 语言借助包含可扩展并行算法的高性能库构建机器学习模型实现轻松部署。OML4Spark R 让用户能充分利用所有 Oracle 大数据服务的集群节点，而且可以通过自带的记事本或客户安装的记事本轻松访问。
图形和空间分析
Oracle 大数据服务包括 Oracle Big Data Spatial and Graph，因此客户可以分析地理位置和图形数据，揭示隐藏的关系，生成新数据，用于强化机器学习模型。
完备的集成式解决方案
Oracle 大数据服务使用和管理起来非常简单，这是因为它可以与数据集成、数据科学和分析服务交互，让开发人员能使用 Oracle SQL 轻松访问数据。企业能消除数据孤岛，确保数据湖不会被从其他企业数据源隔离。
Oracle 大数据服务使用场景
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使用 Oracle 大数据服务构建云数据湖
快速创建基于 Hadoop 的数据湖来扩展或补充客户数据仓库，确保所有数据均可访问且被成本高效地管理。
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开发机器学习模型
使用提供的包含 R、Python 和 SQL 支持的记事本来查询、可视化和转换数据，以便数据科学家能构建机器学习模型。
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将本地部署的 Hadoop 集群迁移到云中
将客户管理的 Hadoop 集群迁移到完全托管的云服务上，从而节省管理成本和提高资源利用率。
定价
UCM - 大数据服务
产品 |
单价 |
计量单位 |
Oracle 大数据服务 - 计算 - 标准版 |
vCPU/小时 |
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Oracle 大数据服务 - 计算 - I/O 密集型 |
vCPU/小时 |
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Oracle 大数据服务 - 计算 - HPC |
vCPU/小时 |
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Oracle SQL 云 |
vCPU/小时 |
云行业的常见做法是根据计算实例包含的虚拟 CPU (vCPU) 数量来进行定义。每个 vCPU 提供一个执行线程的容量。vCPU 不提供整个物理计算核心，它是核心的一部分。而 Oracle x86 计算款型使用 OCPU（其等同于物理 CPU 核心），每个核心提供两个线程。为了帮助客户更轻松地比较不同的云服务提供商，Oracle 会在网页上显示 vCPU 定价，基于客户消耗的 OCPU 时间进行计费。向客户收取的每小时 OCPU 费率为网页上 vCPU 价格的两倍，因为他们获得了两个 vCPU 的计算能力而不是一个。
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