MicrosoftSQLServer2019全新发布，内容亮点尽在此处使用统一数据平台实现业务转型SQLServer2019附带ApacheSpark和Hadoop分布式文件系统(HDFS)，为您的所有数据带来智能。SQLServer2019的亮点 SQLServer2019为所有数据工作负载带来了创新的安全性和合规性功能、行业领先的性能、关键任务可用性和高级分析，现在还内置了对大数据的支持。任何数据的智能 SQLServer是数据集成的中心。通过SQLServer和Spark的强大功能为结构化和非结构化数据提供变革性见解。支持多种语言和平台 使用您选择的语言和平台构建具有创新功能的现代应用程序。现在可在Windows、Linux和容器上使用。行业领先的性能 为任务关键型智能应用程序、数据仓库和数据湖利用突破性的可扩展性、性能和可用性。高级安全功能 保护静态和使用中的数据。根据NIST漏洞数据库，SQLServer已成为过去8年中漏洞最少的数据库。更快地做出更好的决策 PowerBI报表服务器使您的用户可以访问丰富的交互式PowerBI报表以及SQLServerReportingServices的企业报表功能。 SQLServer2019大数据集群 SQLServer大数据集群允许用户部署在Kubernetes上运行的SQLServer、Spark和HDFS容器的可伸缩集群。这些组件并行运行，使用户能够从Transact-SQL或Spark读取、写入和处理大数据，使用户能够轻松地将高价值的关系数据与大容量大数据结合起来进行分析和消费。 应用场景：通过数据虚拟化打破数据孤岛，利用SQLServerPolyBase，SQLServer大数据集群无需移动或复制数据即可查询外部数据源。SQLServer2019引入了新的数据源连接器。在SQLServer中构建数据湖，SQLServer大数据集群包括一个可扩展的HDFS存储池。它可用于存储可能来自多个外部源的大数据。一旦大数据存储在大数据集群中的HDFS中，您就可以分析和查询数据并将其与关系数据结合。扩展数据集市，SQLServer大数据集群提供横向扩展计算和存储，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提取并分布在数据池节点中作为缓存以供进一步分析。SQLServer大数据集群结合人工智能和机器学习，可以对存储在HDFS存储池和数据湖中的数据进行人工智能和机器学习任务。用户可以使用Spark以及SQLServer中内置的AI工具，例如R、Python、Scala或Java。应用部署，应用部署允许用户将应用作为容器部署到SQLServer大数据集群中。这些应用程序作为Web服务发布，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，并且可以轻松监控 有了SQLServer2019，用户现在可以做以前做不到的事情？将所有大数据工作负载卸载到SQLServer。在SQLServer2019之前，用户会基于Cloudera、MapR等本地平台在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SQLServer2019。用户的另一个关键场景是使用数据虚拟化功能查询外部数据库的能力。使用内置连接器，用户可以直接查询（Oracle、MongoDB、Teradata、AzureDataLake、HDFS）而无需移动或复制数据。用户只需升级至SQLServer2019，无需任何应用改动，即可实现巨大的性能提升，具备智能查询处理、加速数据库恢复等功能。
