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    DataFlow


    Cloudera DataFlow for the Public Cloud

    En esta demostración de producto le mostramos las claves de Cloudera DataFlow for the Public Cloud como el panel de control, la galería ReadyFlow y las funciones DataFlow que pueden ejecutar flujos NiFi en entornos de AWS, Azure o Google Cloud Platform.

     

    Procesamiento de flujo

     

    Cloudera Stream Processing

    Cloudera Stream Processing permite a desarrolladores y analistas crear productos a raíz de datos en tiempo real utilizando el estándar SQL . En esta demo, verá cómo SQL Stream Builder transforma rápidamente los temas de Kafka en tablas que se pueden consultar, y cómo las consultas SQL se transforman en trabajos continuos de Flink. 

     

    Ingeniería de datos

     

    Empiece a usar Cloudera Data Engineering

    En esta demo podrá ver cómo los administradores e ingenieros de datos pueden utilizar Cloudera Data Engineering como un conjunto de herramientas completa para optimizar los procesos ETL (extracción, transformación y carga de datos) en las empresas.

     

    Data Warehouse

     

    Acelere sus análisis con Cloudera Data Warehouse

    Esta demo muestra lo fácil que es utilizar Cloudera Data Warehouse. Enseñamos la ingesta de datos, su seguridad, la ejecución de consultas con nuestro editor SQL y las optimizaciones para mejorar el rendimiento de las consultas a través de un sencillo caso de uso . 

     

    Base de datos operativa

     

    Desarrollo de aplicaciones con Cloudera Operational Database

    Podrá ver cómo distribuidores y talleres utilizan Cloudera Operational Database como back-end para inventario de piezas de automóvil para comprobar el stock, comprarlas o devolverlas.

     

    Machine Learning

     

    Data science con Cloudera Machine Learning

    En este vídeo enseñamos cómo se utiliza Cloudera Machine Learning para explorar, consultar y crear visualizaciones de los datos que tenga guardados en su data warehaouse. Después le mostraremos cómo puede conectarse a ellos desde CML usando Python.

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