Big Data

HDInsight support in Azure CLI now out of preview

mardi 17 septembre 2019

We are pleased to share that support for HDInsight in Azure CLI is now generally available. The addition of the `az hdinsight` command group allows you to easily manage your HDInsight clusters using simple commands while taking advantage of all that Azure CLI has to offer, such as cross-platform support and tab completion.

Program Manager, Azure HDInsight

MileIQ and Azure Event Hubs: Billions of miles streamed

jeudi 18 juillet 2019

MileIQ automates mileage logging to create accurate records of miles driven, minimizing the effort and time needed with manual calculations. Real-time mileage tracking produces over a million location signal events per hour, requiring fast and resilient event processing that scales.

Sr. Software Engineer, Mobile Data Labs

Décloisonnement 2.0 – Accès multi-protocole pour Azure Data Lake Storage

jeudi 18 juillet 2019

Les lacs de données dans le cloud résolvent un problème fondamental pour l’analyse du Big Data : fournir un stockage sécurisé et évolutif pour des données qui résident traditionnellement dans des silos de données séparés. Les lacs de données ont été conçus dès le départ pour lever les barrières séparant les données et dynamiser les efforts d’analyse du Big Data.

Senior Program Manager, Azure Storage

New capabilities in Stream Analytics reduce development time for big data apps

mardi 16 juillet 2019

Azure Stream Analytics is a fully managed PaaS offering that enables real-time analytics and complex event processing on fast moving data streams. Thanks to zero-code integration with over 15 Azure services, developers and data engineers can easily build complex pipelines for hot-path analytics within a few minutes.

Principal Program Manager, Azure Big Data

Analytiques basées sur les événements avec Azure Data Lake Storage Gen2

mercredi 26 juin 2019

La plupart des entreprises modernes utilisent des pipelines analytiques pour le traitement en temps réel et par lots. Une caractéristique commune de ces pipelines est que les données arrivent à des intervalles irréguliers à partir de sources diverses. Cela ajoute à la complexité du fait que le pipeline doit être orchestré de manière à ce que les données soient traitées à temps.

Senior Program Manager, Azure Storage