Vertaling van "apache hive" in Duits
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Effectuez des requêtes SQL rapides et interactives à grande échelle sur des données structurées ou non structurées avec Apache Hive LLAP.
Führen Sie mit Apache Hive LLAP schnelle, interaktive und umfassende SQL-Abfragen von strukturierten und unstrukturierten Daten aus.
Additionnellement, Apache HBase s'intègre étroitement à Apache Hadoop, Apache Hive et Apache Pig, afin d'associer facilement des analyses parallèles massives à un accès rapide aux données.
Durch die enge Integration in Apache Hadoop, Apache Hive und Apache Pig können Sie darüber hinaus schnell auf die Daten stark paralleler Analysen zugreifen.
Exécution des fonctions analytiques dans les bases de données Apache Hive (sur Spark) et sur d'autres plateformes de Big Data
Führen Sie Datenbankanalysen auf Apache Hive (Spark) und anderen Big Data-Plattformen aus.
Les requêtes interactives avec Stinger Initiative et Apache Hive sous YARN dans HDP permettent à l'entreprise de traiter rapidement des téraoctets de données et de suivre ainsi les évolutions d'un marché qui change de jour en jour.
Interaktive Abfragen mit derStinger Initiative und Apache Hive auf YARN in HDP haben dem Unternehmen dabei geholfen, sehr schnell Datenmengen im Terabyte-Bereich zu verarbeiten, um mit dem sich konstant wandelnden Markt Schritt zu halten.
Vous pouvez lancer un cluster EMR de 10 nœuds, avec des applications, telles que Apache Spark et Apache Hive, pour 0,15 USD seulement par heure.
Sie können einen 10-Knoten-EMR-Cluster mit Anwendungen wie Apache Spark und Apache Hive für nur 0,15 USD pro Stunde starten.
En outre, vous pouvez utiliser le catalogue de données AWS Glue comme référentiel de métadonnées géré pour Apache Hive et Apache Spark.
Außerdem können Sie den AWS Glue-Datenkatalog als verwaltetes Metadaten-Repository für Apache Hive und Apache Spark verwenden.
Introduction JReport est un outil intégré de production de rapports décisionnels pouvant facilement extraire et visualiser des données à partir de Hortonworks Data Platform 2.3 à l'aide du pilote JDBC Apache Hive.
Einführung JReport ist ein eingebettetes BI-Reporting-Tool, das mit Hilfe des Apache Hive JDBC-Treibers auf einfache Art und Weise Daten aus der Hortonworks Data Platform 2.3 extrahieren und visualisieren kann.
Vous pouvez également utiliser S3 Select avec des frameworks Big Data, comme Presto, Apache Hive et Apache Spark pour scanner et filtrer les données dans Amazon S3.
Außerdem können Sie S3 Select mit Big Data-Frameworks wie Presto, Apache Hive und Apache Spark nutzen, um Daten in Amazon S3 zu scannen und zu filtern.
Les visualisations de vos travaux U-SQL, Apache Spark, Apache Hive et Apache Storm vous permettent de voir la façon dont votre code est exécuté à l'échelle.
Mithilfe von Visualisierungen Ihrer U-SQL-, Apache Spark-, Apache Hive- und Apache Storm-Aufträge können Sie ermitteln, wie Ihr Code bei der Skalierung ausgeführt wird. Anhand dieser Einblicke lassen sich Leistungsengpässe ermitteln und Kosten senken, sodass die Optimierung Ihrer Abfragen vereinfacht wird.
Vous pouvez désormais utiliser Apache Flink 1.6.0, Apache Zeppelin 0.8.0 et S3 Select avec Apache Hive et Presto sur Amazon EMR 5.18.0.
Sie können jetzt TensorFlow 1.9.0, das beliebte Machine-Learning- und Deep-Learning-Framework, sowie S3 Select mit Apache Spark auf Amazon EMR Version 5.17.0 verwenden.
Hortonworks est l'éditeur d'Hortonworks Data Platform (HDP), une plate-forme de données basée sur Hadoop qui comprend entre autres les systèmes Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce, Apache Pig, Apache Hive, Apache HBase et Apache ZooKeeper.
Hortonworks Data Platform (HDP) basiert auf Apache Hadoop und enthält unter anderem Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, Pig, Hive, HBase und Zookeeper.
Le cours vous présente des technologies clés spécifiques, notamment Apache Hadoop, Amazon EMR, Apache Hive et Apache Hive.
Mit dem Kurs werden Sie in spezifische Bereiche einiger der wichtigsten Technologien, wie u. a. Apache Hadoop, Amazon EMR, Apache Hive und Apache Pig, eingeführt.
Outre l'optimisation des requêtes, Apache Hive permet également de créer des pools de ressources, pour des allocations de ressources précises.
Zusätzlich zur Abfragenoptimierung ermöglicht Hive auch die Erstellung von Ressourcenpools zur detaillierten Ressourcenverteilung.
