内容亮点都在这里了

应用场景：

• 通过数据虚拟化打破数据孤岛， 通过利用 SQL Server PolyBase, SQL Server 大数据集群可以在不移动或复制数据的情况下查询外部数据源。SQL Server 2019 引入了到数据源的新连接器。
• 在 SQL Server 中构建数据湖，SQL Server 大数据集群包括一个可伸缩的 HDFS 存储池。它可以用来存储大数据，这些数据可能来自多个外部来源。一旦大数据存储在大数据集群中的 HDFS 中，您就可以对数据进行分析和查询，并将其与关系兴数据结合起来使用。
• 扩展数据市场，SQL Server 大数据集群提供向外扩展的计算和存储，以提高分析任何数据的性能。来自各种数据源的数据可以被摄取并分布在数据池节点上，作为进一步分析的缓存。
• 人工智能与机器学习相结合，SQL Server 大数据集群能够对存储在 HDFS 存储池和数据池中的数据执行人工智能和机器学习任务。用户可以使用 Spark 以及 SQL Server 中的内置 AI 工具，比如R、Python、Scala 或 Java。
• 应用程序部署，应用部署允许用户将应用程序作为容器部署到 SQL Server 大数据集群中。这些应用程序发布为 web 服务，供应用程序使用。用户部署的应用程序可以访问存储在大数据集群中的数据，并且可以很容易地进行监控

使用 SQL Server 2019，用户现在可以做哪些以前不能做的事情?

• 升级到 SQL Server 2019，用户可以将所有大数据工作负载转移到 SQL Server。在 SQL Server 2019 之前，用户将基于 Cloudera、Map R 等 prem 平台在 Hadoop 中管理他们的大数据工作负载。现在，他们可以将所有现有的大数据工作负载带到 SQL Server 2019。
• 用户的另一个关键场景是使用数据虚拟化特性查询外部数据库的能力。使用内建的连接器，用户可以直接查询 (Oracle、Mongo DB、Teradata、Azure Data Lake、HDFS)，而不需要移动或复制数据。
• 用户只需升级到 SQL Server 2019，无需进行任何应用程序更改，即可实现巨大的性能提升，具备智能查询处理、数据库加速恢复等功能。

（编辑：威海站长网）

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