Azure HDInsight
Provisione clusters Hadoop, Spark, Servidor R, HBase e Storm na nuvem.
Gerencie suas necessidades de Big Data em uma plataforma de software livre
Execute estruturas de software livre populares, incluindo Apache Hadoop, Spark, Hive, Kafka e muito mais, usando o Azure HDInsight, um serviço de nível empresarial personalizável para análise de software livre. Processe sem esforço grandes quantidades de dados e aproveite todos os benefícios do ecossistema de projetos de software livre abrangente com a escala global do Azure. Migre facilmente suas cargas de trabalho de Big Data e o processando para a nuvem.
Os projetos de software livre e os clusters são fáceis de colocar rapidamente em funcionamento sem a necessidade de instalar o hardware nem de gerenciar infraestrutura
Os clusters de Big data reduzem custos por meio de dimensionamento automático e de tipos de preço que permitem pagar apenas pelo que usar
A segurança em nível empresarial e conformidade líder do setor com mais de 30 certificações ajuda a proteger seus dados
Componentes otimizados para tecnologias de software livre, como Hadoop e Spark, mantêm você atualizado
Criar seus projetos em um ecossistema de software livre
Integrar nativamente com os serviços do Azure
Obter flexibilidade de várias linguagens e ferramentas
Segurança e conformidade abrangentes, internas
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A Microsoft investe mais de USD$ 1 bilhão por ano em pesquisa e desenvolvimento de segurança cibernética.
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Empregamos mais de 3.500 especialistas em segurança totalmente dedicados à privacidade e à segurança de dados.
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O Azure tem mais certificações do que qualquer outro provedor de nuvem. Confira a lista completa.
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Pagar somente pelo o que você precisar
O HDInsight oferece uma ampla variedade de plataformas com otimização de memória ou de computação (máquinas virtuais). Escolha a que melhor se adapta aos seus requisitos de desempenho e custo.
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Experimente gratuitamente. Obtenha um crédito de US$ 200 para usar em 30 dias. Enquanto você tem seu crédito, obtenha valores gratuitos de muitos dos nossos serviços mais populares, além de valores gratuitos de mais de 55 outros serviços que são sempre gratuitos.
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Com a confiança de empresas de todos os tamanhos
A Myntra acelera a transformação digital
A Myntra trabalhou com a Microsoft para migrar sua plataforma, do gerenciamento da cadeia de fornecedores aos recursos de estoque para o Azure para computação confiável, sempre ativa, de hiperescala e econômica.
A Gap Inc. acelera sua transformação digital
Ao criar e centralizar a plataforma de dados no Azure, a Gap Inc. agora poderá aplicar análise avançada e machine learning para obter uma compreensão abrangente dos clientes em todos os canais de todas as marcas em seu portfólio.
Recursos e documentação do HDInsight
Introdução aos recursos de aprendizagem
Explorar recursos populares para desenvolvedores
Ferramentas Spark e Hive para Visual Studio Code
Perguntas frequentes sobre o HDInsight
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Você se beneficiaria do Azure HDInsight se usasse código personalizado para processar e analisar conjuntos de dados extremamente grandes com as mais recentes estruturas de processamento de Big Data, como Spark, Hadoop, Hive, Kafka ou HBase. O Azure HDInsight oferece controle total sobre a configuração de seus clusters e o software instalado neles. Você também poderá considerar o HDInsight se estiver migrando clusters Hortonworks, Cloudera ou MapR de ambientes locais ou de outras nuvens.
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O Azure HDInsight pode ser usado para uma variedade de cenários no processamento de Big Data. Podem ser dados históricos (dados que já estão coletados e armazenados) ou dados em tempo real (dados que são transmitidos diretamente da fonte). Os cenários para processamento desses dados podem ser resumidos nas seguintes categorias: ETL( processamento em lotes), data warehousing, IoT (Internet das Coisas), ciência de dados e híbrido.
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Para saber mais sobre os métodos de provisionamento e os tipos de clusters HDInsight, leia nossa documentação sobre como configurar clusters no HDInsight com Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka e muito mais.