Sono entusiasta di poter presentare Pipeline Designer, un ambiente di progettazione d’avanguardia per l’integrazione dei dati nel cloud, che permette di sviluppare e implementare pipeline di dati in pochi minuti, progettare in modo fluido job per l’esecuzione sia in batch che in streaming e scalare in modo …
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Nell’ultimo post del blog abbiamo spiegato come sviluppare dei job di elaborazione dati con Apache Beam. Questa volta ci occuperemo di uno degli aspetti più difficili del moderno universo dei big data, ovvero l’elaborazione dei dati in streaming. La differenza principale tra batch e streaming sta nel …
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Nel mio precedente blog, “Talend e Apache Spark: manuale tecnico di base“, vi ho illustrato le analogie tra i job Talend Spark e spark-submit. In questo nuovo blog, continuerò ad analizzare le configurazioni Talend Spark con Apache spark-submit. Per prima cosa, vedremo di fare un parallelo tra …
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Quando si tratta di scegliere un’architettura per big data in tempo reale, oggi le opzioni sono più di una. Il menu offre molto di più della sola opzione Lambda e in questa serie di blog prenderò in esame un paio di queste possibilità, confrontandole sulla base di …
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With the Euro 2016 tournament now drawing to a close, and having two kids of my own in a competitive soccer league, even a French husband; I now live and breathe football (or soccer depending on your frame of reference) almost every single day. Soccer, much …
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As part of a POC of Talend v6.1 Big Data capabilities, I was asked by one of our long-time customers, a major e-commerce company, to present a solution for aggregating huge files of clickstream data on Hadoop. The input data was a giant clickstream file (larger than …
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