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Datenerfassung in Echtzeit | Wie in 14 Apache Apex Bewertungen berichtet. Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit | 93% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Datenverteilung | Wie in 14 Apache Apex Bewertungen berichtet. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern | 92% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Data Lake | Wie in 14 Apache Apex Bewertungen berichtet. Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw. | 88% (Basierend auf 14 Bewertungen) |
Hadoop-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus Diese Funktion wurde in 14 Apache Apex Bewertungen erwähnt. | 93% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus 13 Rezensenten von Apache Apex haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 88% (Basierend auf 13 Bewertungen) |
Maschinelle Skalierung | Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen Diese Funktion wurde in 14 Apache Apex Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Datenaufbereitung | Wie in 14 Apache Apex Bewertungen berichtet. Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren | 87% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus Diese Funktion wurde in 13 Apache Apex Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 13 Bewertungen) |
Cloud-Verarbeitung | Basierend auf 14 Apache Apex Bewertungen. Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud | 87% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Workload-Verarbeitung | Wie in 13 Apache Apex Bewertungen berichtet. Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen | 90% (Basierend auf 13 Bewertungen) |