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關於大數據應用，搭配Hadoop與Spark等軟體之餘，若要做到即時的資料串流處理，可能還需要搭配其他軟體，例如Kafka、ELK、Cassandra，等，以便實現批次與連續式處理，使得IT人員、資料科學家、開發者需要面對許多應用程式的管理與使用，而這些系統也是各自獨立，除此之外，儲存系統能否與資料處理平臺整合，並具備足夠的延展性，也是需要考量的。
近期市面上出現一些企業級資料平臺解決方案，而且是針對大數據的應用而來，廠商強調的特色，就是整合多種開放原始碼軟體，希望能夠提供即時的資料處理能力。而我們接下來要介紹的Dell EMC Streaming Data Platform，就是一例，這項產品其實已經發展了好幾年，最先是在該公司2017年舉行的全球用戶大會預告，稱為鸚鵡螺計畫（Project Nautilus），而今年終於正式推出，當中搭配的資料處理軟體主要是Pravega、Apache Flink，而底層的基礎架構最後底定為VMware與Pivotal發行的Kubernetes版本PKS。
https://ithome.com.tw/review/136939
--課程已於 2020 年 2 月更新--
課程已就 Spark 3.0 更新!
本課程的講師 Frank Kane ( http://bit.ly/2GE7Zje ) 曾於 Amazon 和 IMDb 9 年，開發和管理過自動向億萬客戶提供產品和電影推薦的技術，且擁有分散式計算 、資料探勘和機器學習等領域擁有 17 項專利。 本課程將帶你深入 20多個案例(如電影評等來查找彼此相似的電影)，由簡到繁，在自己的系統或使用 Amazon 的 Elastic MapReduce 雲端服務，運用 Scala、Apache Spark、Hadoop 親手分析大數據！
從這 7.5 小時的課程，你會學到
✅將大數據分析問題框架架構為 Apache Spark 腳本
✅使用 Scala 程式語言開發分散式程式
✅通過切割( partitioning )、快取( caching )和其它技術優化 Spark 作業
✅在 Hadoop 叢集上建構、佈署和運行 Spark 腳本
✅使用 Spark Streaming 處理持續的資料流
✅使用 SparkSQL 和 DataFrames 轉換結構化資料
✅使用 GraphX 走訪和分析圖形結構
https://softnshare.com/apache-spark-with-scala-hands-on-with-big-data/
【微軟明星產品SQL Server 2019重磅推出🥳】
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https://aka.ms/twmodernization2020
擁有產品30年歷史的Microsoft SQL Server
在這大數據與AI時代的浪潮下
強勢推出新版本SQL Server 2019✨✨
業界號稱殺手鐧的SQL Server 2019
擁有七大亮點功能👇
1️⃣資料虛擬化
2️⃣巨量資料叢集(Big Data Cluster)
3️⃣AI整合各式資料
4️⃣支持不同作業平台/程式語言與容器
5️⃣領先業界的功能表現與高可用性
6️⃣蟬聯九年最安全的資料庫平台
7️⃣透過與微軟另一明星產品Power BI 完美整合──只要幾分鐘就可以在任何裝置玩轉商業洞見！
最受歡迎的莫過於全新架構巨量資料叢集(Big Data Cluster)──完美整合Apache Spark™與HDFS
同時管理結構與非結構化資料🤝
讓您輕鬆在 Kubernetes叢集上部署容器
管理巨量資料環境將變得簡單容易😁
微軟在地端無所匹敵的產品研發實力與經驗
結合在雲端的發力與持續加大投資☁️
混合雲資料平台解決方案
非SQL Server 2019莫屬！💪💪💪
🔥開始使用SQL Server 2019
https://aka.ms/twmodernization2020
