Lösungen von Talend

ELT mit Hadoop

Nutzen Sie die Hadoop-Konvertierung ohne Handkodierung.

Wenn Sie die Vorteile von Hadoop nutzen möchten, müssen Sie große Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen verbinden – doch eine Handkodierung in Spark oder MapReduce ist alles andere als leicht. Talend vereinfacht die Datenintegration mit grafischen Tools und Wizards, die nativen Code generieren, sodass Sie Ihre Datenintegration zu planbaren Kosten ausbauen und noch heute anfangen können, mit Spark, MapReduce, Hive und Pig zu arbeiten.

Data-Warehouse-Offload

Hadoop verringert die Speicher- und Verarbeitungskosten gegenüber Enterprise-Data-Warehousing (EDW), um einen umfassenderen Zugriff auf mehr Daten zu ermöglichen. Doch die Umstrukturierung bestehender Datenintegrationsflows, um Daten in Hadoop einzupflegen, ist mit veralteten Tools oder Handcodierung überaus kompliziert und zeitaufwendig. Mit der grafischen Drag-and-drop-Benutzeroberfläche von Talend lässt sich nativer MapReduce- und Spark-Code ganz einfach erstellen und pflegen, sodass Sie maximal von den Hadoop-Funktionen profitieren können.

Erstellung eines Datensees

Die Handcodierung eines Proof of Concepts in Hadoop kann ziemlich reibungslos verlaufen – allerdings ist eine Skalierung mit Dutzenden von Datenquellen und einem Entwicklerteam nicht möglich. Talend bietet eine umfassende Plattform an Integrationstools mit Funktionen für Datenqualität und Data-Governance und reduziert damit die Komplexität, die mit der Erstellung eines Datensees einhergeht. Jetzt können Sie für alle Projekte Jobs pflegen und wiederverwenden und mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten.

Leistungsstarke ETL-/ELT-Funktionen

Durch das Verbinden veralteter Datensilos und das Hinzufügen neuer Big-Data-Quellen können Sie Ihren Geschäftsprozessen neues Leben und mehr Flexibilität einhauchen. Das funktioniert allerdings nur, wenn die Verarbeitung dadurch nicht zu sehr gebremst wird. Talend generiert nativen Spark-Code, der fünfmal schneller als MapReduce läuft, und ermöglicht somit eine leistungsstarke Verarbeitung in Hadoop. Da es sich um nativen Code handelt, ist keine Installation erforderlich, sodass unnötige Verwaltungskosten sowie der Verarbeitungsaufwand wegfallen.

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