エピソード
Twitter データを使用したデータ インジェスト、ストリーム処理、センチメント分析パイプラインの例
Lena と Suz の間の会話に従い、Twitter クライアント、Event Hubs、Spark on Azure Databricks を例として使用して、イベント プロデューサー、信頼性の高いイベント集計、コンシューマーで構成されるデータ インジェストと処理システムを設定する方法について説明します。 Lena と Suz では、ストリーム処理の代替オプションと、IoT を含むさまざまなシナリオで使用できる方法、およびリアルタイムで送信されるツイートに対する感情分析の例を示すことで、機械学習をストリーミング データに適用する方法についても説明しています。
役に立つリンク:
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
Lena と Suz の間の会話に従い、Twitter クライアント、Event Hubs、Spark on Azure Databricks を例として使用して、イベント プロデューサー、信頼性の高いイベント集計、コンシューマーで構成されるデータ インジェストと処理システムを設定する方法について説明します。 Lena と Suz では、ストリーム処理の代替オプションと、IoT を含むさまざまなシナリオで使用できる方法、およびリアルタイムで送信されるツイートに対する感情分析の例を示すことで、機械学習をストリーミング データに適用する方法についても説明しています。
役に立つリンク:
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
ご意見およびご提案がある場合は、 こちらから問題を送信してください。