Książka kucharska Azure Data Factory: Tworzenie potoków ETL i ELT oraz zarządzanie nimi za pomocą bezserwerowej usługi integracji danych Microsoft Azure

Ocena:   (4,0 na 5)

Książka kucharska Azure Data Factory: Tworzenie potoków ETL i ELT oraz zarządzanie nimi za pomocą bezserwerowej usługi integracji danych Microsoft Azure (Dmitry Anoshin)

Opinie czytelników

Podsumowanie:

Recenzje książki podkreślają jej przydatność dla początkujących w Azure Data Factory (ADF), jednocześnie uznając pewne niedociągnięcia, szczególnie w zakresie głębokości i jasności wyjaśnień. Wielu użytkowników docenia ustrukturyzowany format i praktyczne podejście, ale niektórzy krytykują książkę za to, że jest zbyt podstawowa i niewystarczająco wyczerpująca.

Zalety:

Dobry zasób wprowadzający do Azure Data Factory
dobrze zorganizowany i łatwy do zrozumienia
praktyczne przykłady i scenariusze
obejmuje integrację z innymi usługami Azure
służy jako przydatna ściągawka dla programistów
pomocny zarówno dla początkujących, jak i tych z pewnym doświadczeniem
zawiera linki do dodatkowych zasobów.

Wady:

Niektóre informacje są przestarzałe lub trudne do zrozumienia
wyjaśnienia kodu mogłyby być jaśniejsze
może nie zapewniać wystarczającej głębi dla zaawansowanych użytkowników
niektórzy uważają, że jest zbyt podstawowy lub podobny do bezpłatnych zasobów online
brakuje kompleksowego pokrycia koncepcji ADF.

(na podstawie 13 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Azure Data Factory Cookbook: Build and manage ETL and ELT pipelines with Microsoft Azure's serverless data integration service

Zawartość książki:

Rozwiązywanie rzeczywistych problemów z danymi i tworzenie przepływów pracy opartych na danych w celu łatwego przenoszenia i przetwarzania danych na dużą skalę dzięki usłudze Azure Data Factory.

Kluczowe funkcje

⬤ Dowiedz się, jak ładować i przekształcać dane z różnych źródeł, zarówno lokalnych, jak i w chmurze.

⬤ Wykorzystanie wizualnego środowiska Azure Data Factory do tworzenia hybrydowych potoków ETL i zarządzania nimi.

⬤ Dowiedz się, jak przygotowywać, przekształcać, przetwarzać i wzbogacać dane w celu generowania kluczowych wniosków.

Opis książki

Azure Data Factory (ADF) to nowoczesne narzędzie do integracji danych dostępne na platformie Microsoft Azure. Ta książka kucharska Azure Data Factory pomaga w rozpoczęciu pracy, pokazując, jak utworzyć i wykonać pierwsze zadanie w ADF. Dowiesz się, jak rozgałęziać i łączyć działania, tworzyć niestandardowe działania i planować potoki. Ta książka pomoże Ci odkryć zalety hurtowni danych w chmurze, Azure Synapse Analytics i Azure Data Lake Gen2 Storage, które są często używane do analizy dużych zbiorów danych. Dzięki praktycznym przepisom dowiesz się, jak aktywnie angażować się w narzędzia analityczne z Azure Data Services i wykorzystywać swoją lokalną infrastrukturę z narzędziami natywnymi dla chmury, aby uzyskać istotne informacje biznesowe. W miarę postępów będziesz w stanie zintegrować najczęściej używane usługi Azure z ADF i zrozumieć, w jaki sposób usługi Azure mogą być przydatne w projektowaniu potoków ETL. Książka przeprowadzi Cię przez typowe błędy, które możesz napotkać podczas pracy z ADF i pokaże, jak korzystać z Azure Portal do monitorowania potoków. Zrozumiesz również komunikaty o błędach i rozwiążesz problemy w konektorach i przepływach danych za pomocą możliwości debugowania ADF.

Pod koniec tej książki będziesz mógł używać ADF jako głównego narzędzia ETL i orkiestracji dla swoich projektów hurtowni danych lub platformy danych.

Czego się nauczysz

⬤ Tworzyć zadania orkiestracji i transformacji w ADF.

⬤ Tworzyć, wykonywać i monitorować przepływy danych przy użyciu usługi Azure Synapse.

⬤ Tworzyć potoki dużych zbiorów danych przy użyciu Azure Data Lake i ADF.

⬤ Tworzenie aplikacji uczenia maszynowego przy użyciu Apache Spark i ADF.

⬤ Migrowanie lokalnych zadań SSIS do ADF.

⬤ Integracja ADF z powszechnie używanymi usługami platformy Azure, takimi jak Azure ML, Azure Logic Apps i Azure Functions.

⬤ Uruchamianie zadań obliczeniowych big data w ramach HDInsight i Azure Databricks.

⬤ Kopiowanie danych z AWS S3 i Google Cloud Storage do Azure Storage przy użyciu wbudowanych konektorów ADF.

Dla kogo jest ta książka

.

Ta książka jest przeznaczona dla programistów ETL, architektów hurtowni danych i ETL, specjalistów ds. oprogramowania i każdego, kto chce dowiedzieć się o typowych i nie tak powszechnych wyzwaniach napotykanych podczas opracowywania tradycyjnych i hybrydowych rozwiązań ETL przy użyciu Azure Data Factory firmy Microsoft. Książka ta będzie również przydatna, jeśli szukasz przepisów na ulepszenie lub ulepszenie istniejących potoków ETL. Oczekiwana jest podstawowa wiedza z zakresu hurtowni danych.

Dodatkowe informacje o książce:

ISBN:9781800565296
Autor:
Wydawca:
Oprawa:Miękka oprawa

Zakup:

Obecnie dostępne, na stanie.

Inne książki autora:

Jumpstart Snowflake: Przewodnik krok po kroku po nowoczesnej analityce w chmurze - Jumpstart...
Zapoznaj się z nowoczesnym rynkiem platform do analizy...
Jumpstart Snowflake: Przewodnik krok po kroku po nowoczesnej analityce w chmurze - Jumpstart Snowflake: A Step-By-Step Guide to Modern Cloud Analytics
Książka kucharska Azure Data Factory: Tworzenie potoków ETL i ELT oraz zarządzanie nimi za pomocą...
Rozwiązywanie rzeczywistych problemów z danymi i...
Książka kucharska Azure Data Factory: Tworzenie potoków ETL i ELT oraz zarządzanie nimi za pomocą bezserwerowej usługi integracji danych Microsoft Azure - Azure Data Factory Cookbook: Build and manage ETL and ELT pipelines with Microsoft Azure's serverless data integration service

Prace autora wydały następujące wydawnictwa:

© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)