Episódio
Ingestão de dados, processamento de fluxo e pipeline de análise de sentimento usando o exemplo de dados do Twitter
Acompanhe a conversa entre Lena e Suz e aprenda a criar um sistema de ingestão e processamento de dados composto por produtor de eventos, agregação de eventos confiáveis e consumidor usando o cliente do Twitter, Event Hubs e Spark on Azure Databricks como exemplo. Lena e Suz também estão discutindo opções alternativas para o processamento de streaming, e como pode ser usado para vários cenários, incluindo IoT, e como aplicar machine learning para streaming de dados, mostrando um exemplo de análise de sentimento em tweets vindo em tempo real.
Ligações úteis:
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
Acompanhe a conversa entre Lena e Suz e aprenda a criar um sistema de ingestão e processamento de dados composto por produtor de eventos, agregação de eventos confiáveis e consumidor usando o cliente do Twitter, Event Hubs e Spark on Azure Databricks como exemplo. Lena e Suz também estão discutindo opções alternativas para o processamento de streaming, e como pode ser usado para vários cenários, incluindo IoT, e como aplicar machine learning para streaming de dados, mostrando um exemplo de análise de sentimento em tweets vindo em tempo real.
Ligações úteis:
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
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