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@ -0,0 +1,42 @@
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<html>
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<title>Haflow</title>
</head>
<body>
<div class="wrapper">
<div class="title">
<h1>Haflow</h1>
</div>
<div class="content">
<h2>简介</h2>
<p>
Haflow是一个以组件为设计单位的具有拖拽式流程设计界面的可以协同异构数据分析工具的分布式的服务化的易用性高的可扩展性强的开放式的大数据分析服务平台。
</p>
<p>
<strong>从前端来看,</strong>开发人员通过拖拽和关联组件,完成整个分析流程的设计。开发人员还可以通过组件管理界面发布自定义的组件,或者导入一组面向领域的可复用组件。整个客户端体现很强的易用性和可扩展性。
</p>
<div class="center">
<img class="image-content" src="../images/architecture1.png" />
</div>
<p>
<strong>从后端来看,</strong>大数据服务平台构建在分布式集群上并且集成多种数据处理分析和挖掘工具并发地调度执行各个分析任务。前端通过调用后端系统提供的Restful&nbsp;API来完成前后台的通信。
</p>
<div class="center">
<img class="image-content" src="../images/architecture2.png" />
</div>
<p>
<strong>从数据分析工程师的角度来看。</strong>该平台可以屏蔽各个系统和工具的异构性,降低数据分析的难度,加快信息提取的速度。
</p>
<p>
<strong>从企业成本的角度来看。</strong>首先,大数据分析平台可供多个用户同时向集群提交多个流程。通过对这些多个流程的调度,不仅可以降低流程的平均执行时间,并且可以极大地提高了集群的利用率。其次,拖拽式的开发极大的降低了对分析人员专业技能的要求,使得分析人员可以从算法编写,实验脚本编写等繁杂工作中抽离出来。帮助企业缩短决策的时间,改进决策的过程。
</p>
<p>总之,大数据分析服务平台不仅可以缩短公司投资回报周期,同时也可以提高公司投资回报率。</p>
<h2>演示视频</h2>
<div class="video"></div>
</div>
</div>
</body>
</html>

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