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DataFlow


Panoramica di Cloudera DataFlow for the Public Cloud

In questa demo del prodotto, tratteremo delle sezioni principali di Cloudera DataFlow for the Public Cloud, inclusa la dashboard, la galleria ReadyFlow e le funzioni DataFlow che possono eseguire flussi NiFi in ambienti di elaborazione serverless AWS, Azure o Google Cloud Platform.

 

Stream Processing

 

Panoramica di Cloudera Stream Processing

Cloudera Stream Processing consente a sviluppatori e analisti di creare data product in tempo reale utilizzando l'SQL standard di settore. In questa demo, vedremo come SQL Stream Builder trasforma rapidamente gli argomenti di Kafka in tabelle da interrogare e come le query SQL vengono trasformate in processi Flink continui. 

 

Data engineering

 

Introduzione a Cloudera Data Engineering

In questa demo, vedremo in che modo gli amministratori della piattaforma e i data engineer possono utilizzare Cloudera Data Engineering come un set di strumenti completo per semplificare i processi ETL nei team di enterprise analytics.

 

Data Warehouse

 

Accelera gli analytics con Cloudera Data Warehouse

Questa demo mostra quanto è facile iniziare a usare Cloudera Data Warehouse. Tratteremo dell'acquisizione e della sicurezza dei dati, dell'esecuzione di query con il nostro editor SQL e delle ottimizzazioni volte a migliorare le prestazioni delle query a partire da un semplice caso d'uso aziendale. 

 

Database operativo

 

Application Development con Cloudera Operational Database

In questa demo, illustriamo l'utilizzo di Cloudera Operational Database come backend per un'applicazione destinata a inventariare i pezzi di ricambio delle automobili, finalizzata a consentire a concessionari e officine di verificare la disponibilità delle parti necessarie e abilitare l'acquisto o la restituzione.

 

Machine learning

 

Data science esplorativa con Cloudera Machine Learning

In questo video, illustreremo un esempio di come utilizzare Cloudera Machine Learning per esplorare, interrogare e creare visualizzazioni per i dati archiviati nel data warehouse. Dopo aver appreso quali dati sono in tuo possesso, ti mostreremo come stabilire una connessione da CML con Python.

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