small image E-book: Apache NiFi para leigos


DataFlow


Visão geral do Cloudera DataFlow para a nuvem pública

Nesta demonstração de produto, veremos seções chave do Cloudera DataFlow para a nuvem pública, incluindo o painel; ReadyFlow Gallery; e funções DataFlow que podem executar fluxos NiFi em ambientes de computação sem servidores AWS, Azure ou Google Cloud Platform.

 

Processamento de fluxo

 

Breve visão geral do Cloudera Stream Processing

O Cloudera Stream Processing permite que desenvolvedores e analistas criem produtos de dados em tempo real usando SQL padrão do setor. Nesta demonstração, você verá o SQL Stream Builder transformar de forma rápida os tópicos do Kafka em tabelas a serem consultadas e consultas SQL transformadas em trabalhos contínuos do Flink. 

 

Engenharia de dados

 

Introdução à Cloudera Data Engineering

Nesta demonstração, veja como os administradores de plataforma e os engenheiros de dados podem usar o Cloudera Data Engineering como um conjunto de ferramentas com tudo incluído para simplificar os processos de ETL entre as equipes de análise corporativa.

 

Data Warehouse

 

Acelere a análise com Cloudera Data Warehouse

Esta demonstração comprova como é fácil começar a usar o Cloudera Data Warehouse. Cuidaremos da ingestão de dados, segurança de dados, execução de consultas usando nosso editor SQL e otimizações para melhorar o desempenho das consultas usando um caso de uso empresarial simples. 

 

Banco de dados operacional

 

Desenvolvimento de aplicativos com Cloudera Operational Database

Nesta demonstração, cobriremos o Cloudera Operational Database e o consideraremos como back-end de um aplicativo de inventário de peças automotivas usado por revendedores e oficinas para verificar a disponibilidade e permitir que comprem ou devolvam peças.

 

Machine Learning

 

Ciência de dados exploratória com o machine learning da Cloudera

Neste vídeo, apresentaremos um exemplo de como usar o Cloudera Machine Learning para explorar, consultar e criar visualizações de dados armazenados em seu data warehouse. Depois de entender seus dados, mostraremos como você pode se conectar a esses dados a partir do CML usando Python.

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