SnapLogic Live: Spark-Datenpipelines und Strata+Hadoop World

Dies ist ein wichtiger Monat für Big Data. Mit einer Ankündigung rund um Spark in unserer jüngsten Winter 2016-Veröffentlichung und der Strata+Hadoop World, die in ein paar Wochen in San Jose stattfindet, ist Big Data in unseren Köpfen und Spark Data Pipelines werden der Schwerpunkt der SnapLogic Live-Demo-Session nächste Woche sein.

SnapLogic Live - Spark-Datenpipelines

Letzten Monat haben wir die Spark-Datenverarbeitung ohne Kodierung angekündigt, die die Big Data-Integration weiter vereinfacht und den Benutzern mehr Flexibilität bei der Ausführung von Spark-Datenpipelines bietet. Wenn Sie in die Cloud wechseln oder Ihre Datenarchitektur mit Spark und Hadoop neu überdenken, sollten Sie diese Sitzung unbedingt besuchen.

Neben der Live-Demo nehmen wir uns auch Zeit, um Fragen zu beantworten, die wir typischerweise von Kunden zu den vorgestellten Anwendungsfällen oder Produktschwerpunkten hören. Sie können sich frühere Aufzeichnungen von SnapLogic Live-Sitzungen hier ansehen und sich für die Sitzung der nächsten Woche hier anmelden. Weitere Informationen über das Webinar finden Sie unten:

  • Datum: Donnerstag, 24. März
  • Uhrzeit: 10 Uhr PDT / 1 Uhr EDT
  • Besonderer Redner: Rich Dill, Solutions Engineer und einer unserer internen Experten für Cloud- und Big Data-Integration

Spark-Daten-PipelinesWir hoffen, Sie können dabei sein. Und natürlich werden wir noch in diesem Monat auf der Strata+Hadoop World in San Jose vertreten sein, um mit Kunden über Big Data Integration zu sprechen. Wenn Sie uns persönlich treffen möchten, Kontaktieren Sie uns oder um ein Treffen bitten hier. Wenn Sie dieses Jahr nicht in San Jose sein können, sollten Sie sich die aktuellen Whitepapers und Analystenressourcen zu Big Data ansehen, die wir zur Verfügung stellen:

  1. Wird der Data Lake das Data Warehouse ertränken?
  2. Wie man einen Enterprise Data Lake aufbaut
  3. Der Tod der traditionellen Datenintegration
  4. Big Data-Verarbeitungsplattformen
Kategorie: Daten
Themen: Big Data Hadoop

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