Episodio
Esempio di inserimento dei dati, elaborazione dei flussi e analisi del sentiment con l'esempio di dati di Twitter
Seguire la conversazione tra Lena e Suz e scoprire come configurare un sistema di inserimento e elaborazione dati costituito da producer di eventi, aggregazioni di eventi affidabili e consumer usando client Twitter, Hub eventi e Spark in Azure Databricks come esempio. Lena e Suz illustrano anche opzioni alternative per l'elaborazione del flusso e come usarle per vari scenari, tra cui IoT, e come applicare l'apprendimento automatico ai dati di streaming mostrando un esempio di analisi del sentiment sui tweet in tempo reale.
Collegamenti utili:
https://lenadroid.github.io/posts/connecting-spark-and-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/offset-enqueuetime-spark-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/sentiment-analysis-streaming-data.html
Seguire la conversazione tra Lena e Suz e scoprire come configurare un sistema di inserimento e elaborazione dati costituito da producer di eventi, aggregazioni di eventi affidabili e consumer usando client Twitter, Hub eventi e Spark in Azure Databricks come esempio. Lena e Suz illustrano anche opzioni alternative per l'elaborazione del flusso e come usarle per vari scenari, tra cui IoT, e come applicare l'apprendimento automatico ai dati di streaming mostrando un esempio di analisi del sentiment sui tweet in tempo reale.
Collegamenti utili:
https://lenadroid.github.io/posts/connecting-spark-and-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/offset-enqueuetime-spark-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/sentiment-analysis-streaming-data.html
Per inviare suggerimenti, Invia un problema qui.