Warum sich der Einstieg in talend und Apache SPARK lohnt

Batchen Sie Ihre Daten noch oder Streamen Sie schon? Wir zeigen Ihnen anhand von Anwendungsszenarien, warum sich der Einstieg in SPARK lohnt.

Datenanalyse mit Apache Spark

Datenanalyse mit Apache Spark

Hadoop ermöglicht allen Big Data. Sobald wir jedoch in reale Anwendungsfälle gehen, zeigt sich, dass das Batch-Verfahren Grenzen hat. Insbesondere im traditionellen ETL und Enterprise Integrationsumfeld gibt es viele Use-Cases, die eine Near-Realtime-Beantwortung von Big Data Fragestellungen erfordern.

In der neuen Versiotalend - Data Analyticsn 5.6. unterstützt Talend u.a. Apache Spark, ein Framework zur verteilten Verarbeitung großer Datenmengen. Damit werden Analysen bis zu 100-mal schneller als mit klassischen Batchverarbeitungsmethoden. Insbesondere in Business Intelligence Umgebungen stellt die Generierungsdauer einzelner ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation und Laden) einen erheblichen Wettbewerbsfaktor dar.

In dem folgenden Video zeigen wir Ihnen, wie Sie mit der zertifizierten Talend 5.6 und Apache Spark 1.1 Umgebung Ihre datenintensiven Aufgaben in einer massiv parallelen Umgebung reibungslos und schnell ausgeführen können – und zwar in Internet-Echtzeit (Near-Realtime).

Im Video erwartet Sie:

  • Ein Ende-zu-Ende Szenario mit den wesentlichen Funktionen und Vorteilen einer SPARK Lösung
  • Mögliche Anwendungsszenarien, in denen sich der Einstieg in SPARK für Sie sofort rechnet
  • Die SPARK Komponenten von TalendStudio

Video „Machen Sie es richtig, in Echtzeit mit Apache SPARK“ ansehen

In unserer Aufzeichnung des Webinars „Machen Sie es richtig, in Echtzeit mit Apache SPARK“, zeigen wir Ihnen anhand von Anwendungsszenarien, warum sich der Einstieg in SPARK lohnt.