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  • 优化Apache火花、转眼间、Hadoop/蜂巢和气流的使用
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点播视频

数据工程演示

利用首选编程语言和数据处理框架的灵活性,发现平台的数据工程特性,从而有效地管理数据管道. 学习如何以正确的方式创建集群来管理云支出并满足sla.

Ad-hoc分析演示

了解如何在不增加操作复杂性的情况下处理来自多个最终用户的临时查询的大型数据集. 了解通过实现数据布局策略来提高工作负载性能的更多信息, 例如列式数据格式, 静力学集合. 使用云优化的开源框架转眼间对大型数据集进行临时或批量查询, 蜂巢, SparkSQL.

机器学习演示

观看该平台机器学习功能的演示,了解如何利用Jupyter或Qubole笔记本监控应用程序状态和作业进度, 并使用集成的包管理器来大规模地更新库. 了解如何针对数据集构建ML模型来进行市场购物篮分析.

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