| 文件管理: 打开、移动、压缩、解压缩，无需编写脚本。参见 相关组件文档。 |
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Talend Data Integration
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Talend Big Data
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Talend Data Management Platform
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| 映射、聚合、排序、丰富、合并数据。参见 Mapping data flows 及 Processing (Integration) components。 |
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| Metadata bridge，用于元数据导入/导出和元数据集中管理。参见 Getting Started with the Talend Metadata Bridge。 |
| 图形化设计环境。参见 设计作业和路由。 |
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Talend Data Fabric
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| 通过共享存储库实现团队协作。参见 Working collaboratively on project items。 |
| 通过主作业进行数据流以及与数据集成的控制和协调。参见 Orchestration (Integration) components。 |
| 持续集成 |
| 审核、作业比较、影响分析、测试、调试和调整。参见 Overview of Talend Project Audit、Comparing Jobs、Impact analysis、Testing Jobs and Services using test cases 及 Running a Job in Java Debug mode。 |
| 远程运行和并行化处理。参见 Running a Job remotely 及 Using parallelization to optimize Job performance。 |
| 动态表结构、可重用小作业及引用工程。参见 Dynamic schema、Designing a Joblet 及 Defining project references。 |
| 向导和交互式数据查看器。参见 Managing metadata in Talend Studio。 |
| 版本控制。参见 Managing Job and Route versions。 |
| 导出并在运行时环境中执行独立作业 |
| 变化数据捕获 (CDC)。参见 Change Data Capture (CDC)。 |
| 自动生成文档。参见 Documenting a Job or a Route。 |
| 受控的补丁管理。参见 Updating Talend Studio。 |
| 支持 Hadoop 技术。参见 HBase、HCatalog、HDFS 及 Hive。 |
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Talend Data Fabric
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| 支持 Apache Spark Streaming。参见 How a Talend Job for Apache Spark works。 |
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| 支持 Apache Spark Batch。参见 How a Talend Job for Apache Spark works。 |
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| 支持 Spark Universal 环境。参见 Spark Universal support for Hadoop distributions in Talend Studio 。 |
| 支持 YARN 平台上运行 Spark。参见 AWS EMR、Azure HDInsight、Cloudera 及 Google Dataproc。 |
| 支持无服务器平台。参见 Databricks、Delta Lake 及 Azure Synapse Analytics with Spark pools。 |
| 支持动态发行版。参见 Dynamic support for Hadoop distributions in Talend Studio 。 |
| 拖放式路由和 SOAP/REST 服务的创建和模拟 |
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| 基于 WS 策略的Web 服务安全性 |
| 根据企业集成模式 (EIP) 进行消息及事件的传递和路由 |
| 基于 ActiveMQ 的可靠消息传递主干 |
| Service Locator and Service Registry |
| 命令行和脚本工具 |
| XML 密钥管理规范 (XKMS) |
| 作为 OSGi 功能进行构建和部署 |
| 持续交付 |
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| 分层格式的图形化映射。参见 What is Talend Data Mapper？。 |
| 存储库管理器 |
| 构建微服务 |
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