はじめに

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Azure HDInsight 対話型クエリを使用すると、Azure Storage と Azure Data Lake Storage Gen2 に格納されているデータに対して、1 秒未満のクエリ待機時間を実現できます。 あなたは不動産会社のビジネス アナリストとして、ニューヨーク市全体の歴史的不動産物件の価値を確認できる必要があります。 場所、物件の種類、面積に基づいて、価格に関する推奨事項を作成する必要があります。

このモジュールでは、次のことを学習します。

  • HDInsight 対話型クエリ クラスターをデプロイするのに適したシナリオ
  • アーキテクチャ パターンについて学習する
  • 不動産アプリ用のクラスターをデプロイし、データに対するクエリを実行する
  • Hive Warehouse Connector を使用して Apache Spark と Hive LLAP クエリを統合する方法を学習する
  • 大規模な対話型クエリ ダッシュボードを作成して、不動産の価値と場所を評価する

このモジュールを終了するまでに、ビッグデータ セットに対してアドホック クエリを実行し、HDInsight 対話型クエリを使用して 1 秒未満のクエリ待機時間を実現できるようになります。