small image E-Book: Apache NiFi für Dummies


DataFlow


Überblick über Cloudera DataFlow for the Public Cloud

In dieser Produktdemo behandeln wir wichtige Bereiche von Cloudera DataFlow for the Public Cloud, einschließlich des Dashboards, der ReadyFlow-Galerie und Funktionen von DataFlow, die NiFi-Flows in serverlosen Rechenumgebungen von AWS, Azure oder Google Cloud Platform ausführen können.

 

Stream Processing

 

Kurzüberblick über Cloudera Stream Processing

Mit Cloudera Stream Processing können Entwickler und Analysten Produkte mit Echtzeitdaten mithilfe branchenüblicher SQL erstellen. In dieser Demo sehen Sie, wie SQL Stream Builder Kafka-Themen schnell in Tabellen für Abfragen und SQL-Abfragen in kontinuierliche Flink-Jobs umwandelt. 

 

Daten-Engineering

 

Erste Schritte mit Cloudera Data Engineering

Erfahren Sie in dieser Demo, wie Plattformadministratoren und Dateningenieure Cloudera Data Engineering als umfassendes Toolset verwenden können, um ETL-Prozesse über alle Analytics-Teams des Unternehmens hinweg zu optimieren.

 

Data Warehouse

 

Analysen mit Cloudera Data Warehouse beschleunigen

Diese Demo zeigt, wie einfach der Einstieg in das Cloudera Data Warehouse gelingt. Sie deckt die Themen Datenakquise, Datensicherheit, Ausführen von Abfragen mit unserem SQL-Editor und Optimierungen der Abfrageleistung am Beispiel eines einfachen geschäftlichen Anwendungsfalls ab. 

 

Operative Datenbank

 

Anwendungsentwicklung mit der Cloudera Operational Database

In dieser Demo behandeln wir die Cloudera Operational Database in ihrer Funktion als Backend für eine Lagerbestandsanwendung für Kfz-Teile, die Händler und Werkstätten verwenden, um die Verfügbarkeit von Teilen zu prüfen und diese zu kaufen oder zurückzugeben.

 

Maschinelles Lernen

 

Explorative Data Science mit Cloudera Machine Learning

In diesem Video betrachten wir die Einsatzmöglichkeiten von Cloudera Machine Learning anhand eines Beispiels, in dem wir Daten, die in Ihrem Data Warehouse gespeichert sind, untersuchen, abfragen und visualisieren. Nachdem Sie Ihre Daten kennengelernt haben, zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Python eine Verbindung zu diesen Daten aus CML herstellen können.

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