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Azure HDInsight

Aprovisione clústeres de Hadoop, Spark y HBase en la nube.
Una mujer sentada en un escritorio con un ordenador y una planta en segundo plano.
INTRODUCCIÓN

Administrar tus necesidades de macrodatos en una plataforma de código abierto

Ejecute marcos de código abierto populares como Hadoop, Spark, Hive y Kafka con Azure HDInsight, un servicio de análisis personalizable de nivel empresarial que procesa datos masivos a escala global y simplifica la migración de cargas de trabajo de macrodatos a la nube.
  • Manténgase al día con las versiones más recientes de los marcos de código abierto, incluidos Kafka, HBase y Hive LLAP. HDInsight admite los últimos proyectos de código abierto de los ecosistemas de Apache Hadoop y Spark.
    Logotipos de herramientas de macrodatos, como Spark, Hive, HBase, Kafka, Hadoop, Oozie, YARN, ZooKeeper y Ambari.
  • Cree su lago de datos mediante una integración perfecta con servicios y soluciones de Almacenamiento de datos de Azure, como Azure Synapse Analytics, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Azure Event Hubs y Azure Data Factory. Controle los costos gracias a la posibilidad de elegir entre una amplia variedad de máquinas virtuales y a las características de escalabilidad automática basada en la carga o en una programación. Supervisa tu lago de datos completo con los paneles de Azure Monitor.
    Diagrama de canalización de datos que muestra orígenes no estructurados y estructurados que fluyen a través de Data Factory a Data Lake y HDInsight.
  • Use las herramientas de productividad que prefiera, como Visual Studio, Eclipse, IntelliJ, Jupyter y Zeppelin. Escribe código en lenguajes que ya conoces, como Scala, Python, R, JavaScript y .NET.
    Visual Studio Code que muestra scripts de consulta de Hive y una lista de clústeres de HDInsight con servicios Spark y Hadoop en ejecución.
Características

Clústeres de código abierto administrados para análisis seguros y escalables

Configuración rápida del clúster

Los proyectos y clústeres de código abierto son fáciles de poner en marcha rápidamente sin necesidad de instalar hardware ni administrar la infraestructura.

Control de costes flexible

Los clústeres de macrodatos reducen los costes mediante el escalado automático y los planes de tarifa que le permiten pagar solo por lo que usa.

Protección de datos de confianza

La seguridad de nivel empresarial y el cumplimiento normativo líder del sector con más de 30 certificaciones ayudan a proteger sus datos.

Compatibilidad moderna con código abierto

Los componentes optimizados para tecnologías de código abierto como Hadoop y Spark le mantienen actualizado.
Seguridad

Seguridad y conformidad integradas

34 000
Ingenieros equivalentes a tiempo completo dedicados a iniciativas de seguridad en Microsoft.
15 000
Partners con experiencia especializada en seguridad.
 
>100
Certificaciones de cumplimiento, incluidas más de 50 específicas para regiones y países de todo el mundo.
Una persona sentada en un coche con un portátil.
Precios

Pague solo por lo que necesita

HDInsight ofrece una amplia gama de plataformas (máquinas virtuales) optimizadas para memoria o para proceso. Elija el que mejor se adapte a sus requisitos de rendimiento y coste.
Historias de clientes

Empresas de todos los tamaños confían en nosotros

Preguntas más frecuentes

Preguntas más frecuentes

  • Se beneficiaría de Azure HDInsight si usa código personalizado para procesar y analizar conjuntos de datos extremadamente grandes con los marcos de procesamiento de macrodatos más recientes, como Spark, Hadoop, Hive, Kafka o Hbase. Azure HDInsight le da el control total de la configuración de los clústeres y el software que se instala en ellos. También puede plantearse el uso de HDInsight si va a migrar clústeres de Hortonworks, Cloudera o MapR desde entornos locales o desde otras nubes.
  • Azure HDInsight se puede usar para una variedad de escenarios en el procesamiento de macrodatos. Pueden ser datos históricos (ya recopilados y almacenados) o datos en tiempo real (que se transmiten directamente desde el origen). Los escenarios para procesar estos datos se pueden resumir en las siguientes categorías: procesamiento por lotes (ETL), almacenamiento de datos, Internet de las cosas (IoT), ciencia de datos e híbrido.
  • Para más información sobre los tipos de clústeres de HDInsight y los métodos de aprovisionamiento, lea nuestra documentación sobre cómo configurar clústeres en HDInsight con Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka y mucho más.
Persona de pie detrás de un portátil con los brazos cruzados, planos en la pared, entorno moderno del área de trabajo.
Siguientes pasos

Introducción a una cuenta gratuita de Azure

Pague por uso o pruebe Azure gratis durante un máximo de 30 días.
Una mujer con una camiseta verde con el pelo rizado corto sonriendo mientras mira a una mujer con una camiseta amarilla.
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Un hombre con una camisa blanca usando un portátil.
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