将数据加载到 Hadoop 和数据湖中或从中加载数据。准备数据，以便在数据湖中进行报告、可视化或高级分析。快速而轻松地自行完成所有操作。
交互式用户界面
通过基于 Web 的界面轻松访问、转换和管理存储在 Hadoop 或数据湖中的数据，从而减少培训需求。
专为将数据加载到 Hadoop 或从中加载数据而构建
从头开始构建，以管理 Hadoop 或数据湖中的大数据；而不是将以 IT 为中心的现有工具重新调整用途。
链接和调度指令
允许您将多个指令分组，以同时或逐个运行。使用公开的公共 API 调度和自动化指令。
协作和安全
使您能够共享和保护指令。从 SAS Data Integration Studio 中调用指令，以联合技术和非技术用户活动。
大数据质量和剖析
包括内置指令 – 大小写、性别和模式分析、字段提取、匹配合并和群集生存。在 Hadoop 群集上并行运行剖析，以提高性能。
大数据质量和剖析
可让您在内存中加载数据，以便为高性能报告、可视化或分析做好准备。
群集内代码与数据质量执行
在 Hadoop 中执行分析和数据质量处理，以快速获得符合预算的结果。最大限度地减少数据移动，以提高可扩展性、治理和性能。
大数据集成
将数据从 CSV、SAS/ACCESS® 库、云源、关系数据库和其他带分隔符的文件导入 Hadoop。运行 HiveQL 和 Impala SQL。
通过自助数据准备控制您的数据并解放 IT 资源。
管理数据，不需要特殊技能。
自行执行数据集成、数据质量和数据准备任务，无需编写代码或寻求专业帮助。SAS Hadoop 数据加载器可弥补技能差距，无论技术能力如何，所有用户都可以访问其数据。
管理数据，不需要特殊技能。
商业用户将发现它易于使用。数据科学家和 SAS 编码员喜欢它的速度、效率和敏捷性。代码加速器利用 Hadoop 的功能，而数据质量功能在 Spark 的内存中运行，旨在提升性能。通过最小化数据移动，您可以提高数据的安全性。
确保大数据质量。
控制数据湖环境中的数据。SAS Hadoop 数据加载器可用于剖析数据，以了解其整体质量。然后，您可标准化、解析、匹配和执行其他核心数据质量功能，从而在数据湖中生成满足业务需要的质量数据。
使用 Spark 加快数据管理过程。
数据质量功能在 Apache Spark 的内存中运行，旨在提升性能。匹配和最佳记录创建可实现大数据的主数据管理。此外，您可根据需要读取并写入 Spark 数据集。
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