機械学習と深層学習の複数のモデルとアルゴリズムをまとめて、多彩なユースケースのために深淵なニューラルネットワークを訓練、実行できます。詳細はこちらを参照してください。増分データの処理とデータパイプラインの開発を簡素化するオープンソースのデータ管理フレームワークです。ストリーミングデータの取り込みを簡素化できます。レコードレベルの更新と削除が必要なデータプライバシーのユースケースを処理できるフレームワークを利用できます。詳細をご確認ください。上で稼働する分析パッケージです。運用され、データの構造化、集約、クエリの実行機能を備えます。いった複雑で拡張可能なユーザー定義のデータタイプを完全にサポートしています。この機能により、テキスト文書やログファイルといった、複雑で構造化されていないデータソースの処理が可能になります。書かれたユーザー定義の関数を使用したユーザー拡張が可能です。多数の改善点を追加しました。リソースへのアクセスが可能です。クエリエンジンで、低レイテンシーでアドホックなデータ分析用に最適化されています。標準をサポートしており、複雑なクエリ、集計、結合、ウィンドウ関数を実行できます。複数のデータソースのデータを処理できます。トランザクション機能を利用できます。テーブルでさまざまなビューを作成できます。詳細はこちらを参照してください。基づいて設計されたオープンソースのリレーショナルでない分散データベースです。ような機能を提供します。列ベースの圧縮と保存により、耐障害性に優れた効率的な方法で大量の疎データを保存できます。データがメモリ内にキャッシュされるため、データをすばやく参照できます。ジョブへの直接入出力として機能します。似たクエリを利用できます。データストアとして使用できるため、コストを削減し、運用の複雑さを軽減できます。バックアップしたり、以前に作成したバックアップから復元できます。