Demostraciones de Cloudera
Aprenda a preparar, integrar y analizar datos a escala de forma segura con Cloudera. Empiece viendo demostraciones de cada Cloudera Data Service, en las que expertos en productos muestran sus características y capacidades clave.
Data Flow
Resumen de Cloudera Data Flow
En esta demostración de producto, cubrimos las secciones clave de Cloudera Data Flow for Cloud: el cuadro de mando, la galería ReadyFlow y las funciones de flujo de datos que pueden ejecutar flujos NiFi en entornos informáticos sin servidor de AWS, Azure o Google Cloud Platform.
Retransmisión
Breve descripción general de Cloudera Streaming
Cloudera Streaming (anteriormente Stream Processing) permite a desarrolladores y analistas crear productos de datos en tiempo real mediante SQL, el estándar del sector. En esta demostración, verás 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.
AI
Ciencia de datos exploratoria con Cloudera AI
En este vídeo, veremos un ejemplo de cómo utilizar Cloudera AI (anteriormente Cloudera Machine Learning) para explorar, consultar y crear visualizaciones de los datos almacenados en tu almacén de datos. Después de entender tus datos, te mostraremos cómo puedes conectarte a ellos con Python.