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通过这些简单的点播视频,从从业者的角度直接了解砖. 下面的每个演示都配有相关的材料,包括笔记本, 视频和电子书-这样你就可以在数据砖上自己尝试.

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产品演示

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在这个演示, mg游戏对砖 Lakehouse平台进行了高层概述, 包括如何开放源代码项目的讨论, 例如Apache Spark™, 三角洲湖, MLflow和考拉, 符合砖的生态系统. 了解更多→

在这个演示中,mg游戏将介绍一些新功能 砖的SQL 这对数据分析师来说很重要, 包括集成的数据浏览器, 具有实时自动完成功能的SQL查询编辑器, 内置数据可视化工具, 灵活的仪表板和警报功能. mg游戏还将介绍砖的SQL端点如何提供高性能, 低延时, sql优化的计算资源,可以增强您现有的BI工具,如power BI和Tableau. 了解更多→

在这个演示, mg游戏将在砖上通过一个真实世界的数据科学和机器学习用例, 展示了数据团队的不同成员如何在砖平台上进行交互和协作. mg游戏还会展示 MLflow砖上 简化和简化端到端的机器学习生命周期. 了解更多→

砖上的三角洲湖 使您能够构建 lakehouse架构 这结合了最好的数据湖和数据仓库. 这个简单的, 开放平台存储和管理你的数据,同时支持你的分析和AI用例. 在这个演示, mg游戏将报道三角洲湖的特征, 包括统一的批处理和流数据处理, 模式实施和演化, 时间旅行, 支持UPDATE, MERGE和DELETE命令. 演示还强调了在砖上三角洲湖的一些性能增强. 了解更多→

在这个演示, mg游戏给大家介绍一下三角洲生活表, 提供可靠的ETL - extract的云服务, 转换和负载能力-容易在三角洲湖. 它通过简单的UI和声明性工具帮助数据工程团队简化ETL开发, 通过定义数据质量规则和不良数据监控来提高数据可靠性, 并且通过事件日志对操作进行深度可见性扩展. 了解更多→

与数据块自动加载, 您可以增量和有效地吸收新的批处理和实时流数据文件到您的三角洲湖表,使他们总是包含最完整和最新的可用数据. SQL用户可以使用简单的“COPY INTO”命令自动将新数据拉到他们的三角洲湖表中, 而不需要跟踪哪些文件已经被处理. 了解更多→







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在这个演示中,mg游戏将介绍一些新功能 砖的SQL 这对数据分析师来说很重要, 包括集成的数据浏览器, 具有实时自动完成功能的SQL查询编辑器, 内置数据可视化工具, 灵活的仪表板和警报功能. mg游戏还将介绍砖的SQL端点如何提供高性能, 低延时, sql优化的计算资源,可以增强您现有的BI工具,如power BI和Tableau. 了解更多→

在这个演示, mg游戏将在砖上通过一个真实世界的数据科学和机器学习用例, 展示了数据团队的不同成员如何在砖平台上进行交互和协作. mg游戏还会展示 MLflow砖上 简化和简化端到端的机器学习生命周期. 了解更多→

砖上的三角洲湖 使您能够构建 lakehouse架构 这结合了最好的数据湖和数据仓库. 这个简单的, 开放平台存储和管理你的数据,同时支持你的分析和AI用例. 在这个演示, mg游戏将报道三角洲湖的特征, 包括统一的批处理和流数据处理, 模式实施和演化, 时间旅行, 支持UPDATE, MERGE和DELETE命令. 演示还强调了在砖上三角洲湖的一些性能增强. 了解更多→

在这个演示, mg游戏给大家介绍一下三角洲生活表, 提供可靠的ETL - extract的云服务, 转换和负载能力-容易在三角洲湖. 它通过简单的UI和声明性工具帮助数据工程团队简化ETL开发, 通过定义数据质量规则和不良数据监控来提高数据可靠性, 并且通过事件日志对操作进行深度可见性扩展. 了解更多→

与数据块自动加载, 您可以增量和有效地吸收新的批处理和实时流数据文件到您的三角洲湖表,使他们总是包含最完整和最新的可用数据. SQL用户可以使用简单的“COPY INTO”命令自动将新数据拉到他们的三角洲湖表中, 而不需要跟踪哪些文件已经被处理. 了解更多→

合作伙伴演示

Azure 砖 Lakehouse平台为您提供了最好的数据湖和数据仓库, 在一个简单的, 开放和协作的平台,可以安全地与您现有的Azure服务集成. 在这个演示, mg游戏将介绍几个最常见的Azure 砖集成, 包括Azure数据湖存储(ADLS), Azure数据工厂(ADF), Azure物联网中心, Azure突触分析, Power BI等. 了解更多→

砖运行在AWS上,并与您使用的所有主要服务(如S3)集成, EC2, 红移, 和更多的. mg游戏提供平台,使您能够结合所有这些服务,以建立一个湖屋建筑. 在这个演示, mg游戏将向你展示砖如何简单而无缝地集成这些服务. 了解更多→

在谷歌云是一个联合开发的服务,允许您存储所有的数据在一个简单的, 开放的湖屋平台,结合了最好的数据仓库和数据湖. 在一个平台上统一所有的分析和AI工作负载. 与谷歌云存储紧密集成, BigQuery和谷歌云AI平台使砖能够在谷歌云上无缝地跨数据和AI服务工作.

轻松发现验证数据, 分析和人工智能工具直接在砖平台,并快速集成您现在已经使用的工具. 与合作伙伴联系, 您可以将工具集成简化为只需几次点击,并快速扩展您的湖屋的功能.
了解更多→





Azure 砖 Lakehouse平台为您提供了最好的数据湖和数据仓库, 在一个简单的, 开放和协作的平台,可以安全地与您现有的Azure服务集成. 在这个演示, mg游戏将介绍几个最常见的Azure 砖集成, 包括Azure数据湖存储(ADLS), Azure数据工厂(ADF), Azure物联网中心, Azure突触分析, Power BI等. 了解更多→

砖运行在AWS上,并与您使用的所有主要服务(如S3)集成, EC2, 红移, 和更多的. mg游戏提供平台,使您能够结合所有这些服务,以建立一个湖屋建筑. 在这个演示, mg游戏将向你展示砖如何简单而无缝地集成这些服务. 了解更多→

在谷歌云是一个联合开发的服务,允许您存储所有的数据在一个简单的, 开放的湖屋平台,结合了最好的数据仓库和数据湖. 在一个平台上统一所有的分析和AI工作负载. 与谷歌云存储紧密集成, BigQuery和谷歌云AI平台使砖能够在谷歌云上无缝地跨数据和AI服务工作.

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解决方案加速器演示

在此解决方案中,加速器, mg游戏演示了如何使用砖 Lakehouse平台来更好地理解和量化公司或企业的任何投资的整体ESG影响,以生成alpha, 降低声誉风险,维护客户和股东的信任. 了解更多→

在此解决方案中,加速器, mg游戏演示了如何使用Apache Spark™和Facebook Prophet™在砖 Lakehouse平台上并行构建数十个时间序列预测模型. 了解更多→

确定你最有价值、寿命最长的客户. 找出哪里应该优先考虑资源,哪里应该限制对无利可图的客户的支出——以帮助提高营销计划的投资回报率. 了解更多→




在此解决方案中,加速器, mg游戏演示了如何使用砖 Lakehouse平台来更好地理解和量化公司或企业的任何投资的整体ESG影响,以生成alpha, 降低声誉风险,维护客户和股东的信任. 了解更多→

在此解决方案中,加速器, mg游戏演示了如何使用Apache Spark™和Facebook Prophet™在砖 Lakehouse平台上并行构建数十个时间序列预测模型. 了解更多→

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