如果说石油是“流动的黄金”,那么大数据一定是当之无愧的“拟态的石油”。
而我们今天的主角——数据湖,乍一看好像很容易理解:可能就是这种“拟态石油”所组成的“石油田”吧?
其实并不尽然,数据湖的核心思想是把不同结构的数据统一存储,使不同数据有一致的存储方式,在使用时方便连接,真正解决数据集成问题。
尤其在大数据时代,数据就像是一个个素材,你根本不知道以后将会如何使用它,这个时候数据湖的出现,就给后面的数据分析带来了巨大的弹性优势。那么如何搭建数据湖?构建数据湖所需要的核心技术及架构是什么?
当数据的获取也不再是难点,怎样敏捷分析数据并获得价值成为决定成败的关键点。这时如何做数据的掌控者?如何进行有效的大数据处理?如何搭建实时大数据处理结构和大数据批处理架构?
不用担心!针对以上问题,就在 12 月 AWS 在线研讨会,小编给大家带来了两场聚焦于 AWS 在 数据湖 和 数据分析 上的落地与创新实践的免费课程!
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活动费用:免费!
活动地址:线上直播 !(直播链接将于直播前一天发送到您的手机短信和邮箱)
活动时间:12 月 11 日/25 日(周二)下午 14:00~15:30
授课嘉宾:AWS 解决方案架构师 刘磊
议题简介:
数据湖是新一代的数据分析架构,目的是尽可能多地汇集各种类型的数据,然后以更加多样,更加灵活的手段来发掘数据中的价值。发掘数据价值的前提是保障数据持久性和安全性,这是数据湖的两大基石。本次课程将会为您介绍如何基于 AWS 云平台中的各类数据分析服务 ,来搭建符合上述条件的数据湖。
独家秘笈:
了解搭建数据湖的基本框架和流程;
了解构建数据湖所需要的核心 AWS 技术服务及架构;
基于成功案例的深度解析,学习到数据湖落地实践的经验。
授课嘉宾:AWS 资深技术讲师 嵇诚
议题简介:
现如今,数据的获取不再是问题,但怎样敏捷分析并获得洞察数据则是难点。本次课程就将基于 AWS EMR Spark 服务,为您深度解析实时数据处理及批处理这两种大数据分析架构,详细阐述 Amazon EMR 及 Amazon Kinesis 服务的功能及特点,并用 Demo 的方式教你如何驱动 EMR Spark 分析 Kinesis 中的数据,快速上手大数据分析架构的搭建。
独家秘笈:
了解如何搭建实时大数据处理结构;
了解如何搭建大数据批处理架构;
了解 Amazon EMR 和 Amazon Kinesis 的功能和特点;
学习如何在 AWS 上使用 EMR Spark 和 Amazon Kinesis 分析数据。
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