北京，2018年4月26日：青云宣布，一站式云端大数据服务——QingMR全新升级（详情：http://t.cn/RuIwkKa）。QingMR集成Spark与MapReduce双数据处理引擎及Apache Kylin极速海量数据OLAP分析引擎，通过统一的HDFS分布式数据存储系统及YARN调度系统，为用户提供灵活、高效、多模式的一站式云端大数据服务。针对AI开发场景，QingMR还提供了Python与R两种语言的运行环境，并预置了多个Anaconda发行版的数据科学包，为数据科学、机器学习和深度学习等AI开发场景，提供了强大的计算能力支撑。
自2015年发布第一款大数据服务开始，青云QingCloud在大数据领域的创新便从未停止，陆续推出Spark、Hadoop、Storm、HBase、ZooKeeper、Hive、SparkMR等一系列大数据服务。QingMR是青云QingCloud新一代云端大数据服务，是SparkMR的全新升级，能够提供计算、存储、分析、查询一站式全方位的大数据服务。
所谓一站式大数据服务，是指QingMR能够提供对数据的批量计算、流式计算与实时计算，并实现对计算结果的极速分析查询。全新升级的QingMR大数据服务包括“QingMR – Core”和“QingMR – Kylin”两个版本，其中Kylin版本基于国人主导的Apache顶级项目Apache Kylin的企业级大数据智能分析平台Kyligence Analytics Platform（KAP），提供PB级数据集的亚秒级查询能力，用户可体验极速海量数据OLAP分析引擎的强大与便捷。
QingMR通过QingCloud AppCenter交付部署，3分钟之内即可完成一个集群部署，并且能够通过可视化的方式完成服务的个性化定制，并提供完善的服务监控，真正实现一键部署、即刻使用。。基于AppCenter框架内原生的应用感知机制，实现与其他大数据分析组件如ZooKeeper之间自动化的无缝集成。QingMR与QingStor对象存储平台也提供预置集成，用户通过简单的配置即可开启对QingStor对象存储的支持，以应对海量大规模数据的存储问题。
QingMR适用于流式数据处理、批量数据处理、极速数据查询与分析、机器学习等应用场景，能够满足企业用户实时数据计算、海量数据极速查询及分析处理的需求。QingMR提供Spark与MapReduce两种数据处理框架，并由YARN作为资源调度系统。用户可以轻松实现三种不同的计算模式，即Spark Standalone、Spark on YARN和MapReduce on YARN三者之间的切换。
青云QingCloud CTO 甘泉表示，随着QingMR的全新升级，青云QingCloud大数据服务将承载更多需求和能力，满足用户不同场景的大数据需求。未来，QingMR将整合更多大数据组件，如Presto、Impala等，进一步完善QingCloud大数据服务，帮助用户挖掘数据价值、实现数据驱动增长。
