Episodio

Pipeline di analisi dei dati, elaborazione di flusso e sentiment usando l'esempio di dati twitter

Seguire la conversazione tra Lena e Suz e informazioni sulla configurazione di un sistema di inserimento e elaborazione dei dati costituito da produttore di eventi, aggregazione di eventi affidabili e consumer usando il client Twitter, Hub eventi e Spark in Azure Databricks come esempio. Lena e Suz illustrano anche opzioni alternative per l'elaborazione del flusso e come può essere usata per vari scenari, tra cui IoT, e come applicare Machine Learning ai dati di streaming mostrando un esempio di analisi del sentiment sui tweet in arrivo in tempo reale.

Collegamenti utili:
https://lenadroid.github.io/posts/connecting-spark-and-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/offset-enqueuetime-spark-eventhubs.html
https://lenadroid.github.io/posts/sentiment-analysis-streaming-data.html

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