Inleiding
Veel organisaties werken tegenwoordig met big data. Het enorme volume en de verscheidenheid aan gegevens en de snelheid van het genereren van gegevens vereist systemen waarmee u deze kunt beheren en beheren. In het verleden gebruikten organisaties relationele databasebeheersystemen om gegevens te beheren. Organisaties willen nu echter de functionaliteit van opensource-software in combinatie met de voordelen van gehoste platforms. Azure HDInsight is het perfecte voorbeeld van deze samenwerking. Met HDInsight kunt u big data in veel scenario's verwerken met behulp van historische of realtime gegevens.
In de volgende afbeelding ziet u een overzicht van hoe u HDInsight kunt gebruiken. Het toont verschillende gegevensbronnen, waaronder IoT-sensoren (Internet of Things), databases en verschillende Azure-gegevensarchieven. HDInsight verwerkt gegevens van deze locaties. Vervolgens wordt deze beschikbaar gesteld in langetermijnopslag voor realtime-apps en aanvullende analyse.
Voorbeeldscenario
Stel dat u werkt voor een organisatie die workloads bouwt die gegevens opnemen voor historische rapportage en geavanceerde analyses. Misschien hebt u ook streaminggegevens waarvoor analyse is vereist. In deze situatie kunt u overwegen HDInsight te gebruiken. Hiermee kunt u alle gegevens opnemen in één Data Lake-locatie. U kunt deze vervolgens gebruiken om de volgende workloads te beheren:
- Batchverwerking
- Datawarehousing
- Data science-bewerkingen
- Streaming
Wat gaan we doen?
Aan het einde van deze module kunt u evalueren of HDInsight uw organisatie kan helpen big data te verwerken. U kunt ook beschrijven hoe HDInsight gebruikmaakt van populaire opensource-frameworks die ondersteuning bieden voor veel gegevensscenario's.
Wat is het belangrijkste doel?
Het belangrijkste doel is om te bepalen of HDInsight een geschikte keuze is voor uw vereisten voor big data-verwerking.