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Azure

Azure HDInsight

Bereitstellen von Hadoop-, Spark- und HBase-Cloudclustern.

Verwalten Sie Ihre Big-Data-Anforderungen auf einer Open-Source-Plattform

Mit Azure HDInsight, einem anpassbaren Dienst für Open-Source-Analysen auf Unternehmensniveau, können Sie gängige Open-Source-Frameworks ausführen, darunter Apache Hadoop, Spark, Hive und Kafka. Verarbeiten Sie mühelos enorme Datenmengen, und nutzen Sie alle Vorteile des umfangreichen Open-Source-Projektökosystems mit der globalen Reichweite von Azure. Migrieren Sie Ihre Big-Data-Workloads sowie deren Verarbeitung einfach in die Cloud.

Erfahren Sie mehr über die neue Version von HDInsight, einschließlich der Aktualisierung jedes Elements des Stapels.

Open-Source-Projekte und Cluster sind schnell einsatzbereit, ohne dass Hardware installiert oder Infrastruktur verwaltet werden muss.

Big Data-Cluster reduzieren Kosten über automatische Skalierung und Tarife, die Ihnen eine nutzungsbasierte Bezahlung ermöglichen.

Sie profitieren von Sicherheit auf Unternehmensniveau und branchenführender Compliance mit über 30 Zertifizierungen, die Sie beim Schutz Ihrer Daten unterstützen.

Optimierte Komponenten für Open-Source-Technologien wie Hadoop und Spark sorgen dafür, dass Sie stets auf dem aktuellen Stand sind

Entwickeln Sie Ihre Projekte in einem Open-Source-Ökosystem

Behalten Sie stets den Überblick über die neuesten Releases von Open Source-Frameworks, einschließlich Kafka, HBase und Hive LLAP. HDInsight unterstützt die aktuellen Open-Source-Projekte aus den Apache Hadoop- und Spark-Ökosystemen.

Logos von Open-Source-Frameworks wie Kafka, HBase, Hive LLAP

Native Integration mit Azure-Diensten

Erstellen Sie Ihren Data Lake über eine nahtlose Integration mit Datenspeicherlösungen und entsprechenden Diensten von Azure, z. B. Azure Synapse Analytics, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Azure Event Hubs und Azure Data Factory. Durch die große Auswahl verfügbarer VMs behalten Sie immer die Kontrolle über entstehende Kosten. Zusätzlich können Sie auf der Auslastung oder auf Plänen basierende Features für die automatische Skalierung verwenden. Mithilfe von Azure Monitor-Dashboards können Sie Ihren gesamten Data Lake überwachen.

Profitieren Sie von der Flexibilität mehrerer Sprachen und Tools

Verwenden Sie vertraute Produktivitätstools wie Visual Studio, Eclipse, IntelliJ, Jupyter und Zeppelin. Schreiben Sie Code in bekannten Sprachen wie Scala, Python, R, JavaScript und .NET.

Jemand sucht nach der Verwendung von HDInsight in Visual Studio Code.

Integrierte umfassende Sicherheit und Compliance

Erste Schritte mit einem kostenlosen Azure-Konto

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Kostenlos starten. Sie erhalten ein Guthaben von 200 USD, das Sie innerhalb von 30 Tagen verwenden können. Solange Sie über Ihr Guthaben verfügen, können Sie viele unserer beliebtesten Dienste kostenlos nutzen. Außerdem erhalten Sie mehr als 55 weitere Dienste stets kostenlos.

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Nachdem Ihr Guthaben aufgebraucht ist, wechseln Sie zur nutzungsbasierten Zahlung, um Ihr Wachstum mit den gleichen kostenlosen Dienstleistungen voranzutreiben. Es fallen nur Gebühren an, wenn Sie die kostenlosen monatlichen Kontingente überschreiten.

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Nach 12 Monaten erhalten Sie die über 55 Dienste weiterhin kostenlos und zahlen nur für die Nutzung über die monatlichen Freimengen hinaus.

Die bewährte Lösung für Unternehmen jeder Größe

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HDInsight-Ressourcen und -Dokumentation

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Häufig gestellte Fragen zu HDInsight

  • Sie profitieren von Azure HDInsight, wenn Sie benutzerdefinierten Code verwenden, um besonders umfangreiche Datasets mit aktuellen Frameworks für die Big-Data-Verarbeitung wie Spark, Hadoop, Hive, Kafka oder Hbase zu verarbeiten und zu analysieren. Azure HDInsight gibt Ihnen die vollständige Kontrolle über die Konfiguration Ihrer Cluster und der darauf installierten Software. Sie können ebenfalls von HDInsight profitieren, wenn Sie Hortonworks-, Cloudera- oder MapR-Cluster aus lokalen Umgebungen oder anderen Clouds migrieren.

  • Azure HDInsight kann im Rahmen verschiedenster Szenarios für die Big-Data-Verarbeitung verwendet werden. Dabei kann es sich um Verlaufsdaten (Daten, die bereits erfasst und gespeichert wurden) oder um Echtzeitdaten (Daten, die direkt von der Quelle gestreamt werden) handeln. Die Szenarios für das Verarbeiten solcher Daten kann in den folgenden Kategorien zusammengefasst werden: Batchverarbeitung (ETL), Data Warehousing, Internet der Dinge (IoT), Data Science und Hybridlösungen.

  • Informationen zu HDInsight-Clustertypen und Bereitstellungsmethoden finden Sie in unserer Dokumentation zum Einrichten von Clustern in HDInsight mit Apache Hadoop, Apache Spark oder Apache Kafka.

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