Allgemeine Informationen

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Hast Du schon von Azure Databricks, dem neuen Mitglied in der Azure Big Data Familie, gehört? Es wäre falsch von mir, Azure Databricks nur als einen verwalteten Apache Spark zu bezeichnen, da Databricks so viel mehr bietet.
Neben dem Transformieren von Daten kann Databricks nicht nur Deine Daten streamen, es kann auch Deine ETL-Prozesse abbilden, Machine Learning Modelle trainieren und zur Exploration von Daten genutzt werden. All das steckt im leistungsstarken Kern von Databricks, gepaart mit einer integrierten Entwicklungsumgebung.
Als “First-Class Citizen” in Azure ist Databricks ein “Platform as a Service”-Angebot, das es jedem ermöglicht, Big Data für sich zu nutzen.

Selbstverständlich, sind die ersten Schritte mit einer neuen Technologie die schwierigsten. Genau deshalb möchte ich mir mit euch in dieser Session ansehen, wie man Azure Databricks bereitstellt. Du lernst wie man Cluster konfiguriert, zeitgesteuerte Jobs einplant, auf Sicherheit achtet und vieles mehr.

Referenten

Andre Essing

Andre Essing advises, in his role as Technology Solutions Professional, customers in topics all around the Microsoft Data Platform. Since version 7.0, Andre gathering experience with the SQL Server product family, where he has focused on infrastructure topics, mission-critical systems and security. Today Andre concentrates on working with data in the cloud, like Modern Data Warehouse architectures, Artificial Intelligence and new scalable database systems like Azure Cosmos DB.

In addition to his work at Microsoft, Andre is engaged in the community as a chapter leader for the PASS chapter in Bavaria, Germany. You can meet him as a speaker at user groups and international conferences.

More Infos and social links on andreessing.de

Veranstaltungsort

Walter-Gropius-Straße 5,80807,München,DE
Walter-Gropius-Straße 5
80807 München
Deutschland


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Profilbild von Andre Essing Andre Essing Essing
aes@sqlpass.de
Profilbild von Erik Erik Monchen
emo@sqlpass.de
Profilbild von Siegfried Spuddig Siegfried Spuddig Spuddig
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