A finales del mes pasado (Junio 22-26) tuvo lugar el evento anual de Databricks, la conocida distribución cloud del motor de procesamiento distribuido Big Data y machine learning open source, Apache Spark. En esta ocasión, las circunstancias impuestas por el Covid-19 han motivado que el evento se desarrolle íntegramente online
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Dataiku es una herramienta colaborativa de tratamiento de datos donde pueden trabajar conjuntamente científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de datos. A su vez tiene paneles dedicados a la monitorización de los equipos para ayudar a los gerentes de proyecto a controlar la actividad de su equipo. Descarga
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This is a must. If you need extra info for this tools don´t hesitate to read this blog or write us. You can check more of this technologies in action here Big Data Lab
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Os mostramos un ejemplo de como hacer funcionar un Cluster Hadoop con ejemplos y aplicaciones prácticas: Se trata de un clúster Hadoop con la distribución de Hadoop de Hortonworks HDP 2.6.5, la cual es 100% open source e incluye las últimas versiones de Apache Hive, Spark, Kafka, Superset,
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Las empresas cada vez necesitan almacenar y procesar más datos sobre sus clientes, proveedores, personal o pedidos. Sin embargo, a mayor Volumen de datos, mayor es la probabilidad de que existan datos incorrectos, como las direcciones o teléfonos que afecten de forma negativa a nuestro negocio. Por ejemplo, un pedido
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En las siguientes Aplicaciones, Cuadros de Mando y ejemplos podéis ver el funcionamiento práctico del Big Data en diferentes casos y usando diferentes tecnologías: Kafka, Spark, Apache Kylin, Neo4J.... Acceder a los ejemplos Si quieres saber más de Big Data, te pueden interesar estos enlaces: - OLAP for Big
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Acceso Dashboard online Al abrirse la página de esta demostración, se solicita una conexión con el end point que provee los datos de la wikipedia, mediante un WebSocket . Enel servidor se crea una conexión con el cliente y mientras esté abierta y no ocurran errores en el
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We could consider three types of Real Time when we manage data and depends on each stage: 1. Real Time Processing: Is the possibility of ingest data at the time the event is produced in real live. This includes only processing step, i.e copying data from source
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Uno de los capítulos más interesante del curso ' Curso de Data Engineers' , de nuestros compañeros de Stratebi es el 11 . Machine Learning con Spark Este curso incluye ejercicios prácticos sobre nuestro Cluster . Os dejamos unas pinceladas del contenido de este capítulo:
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