目錄
序1
前言3
第1章 企業(yè)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)7
數(shù)據(jù)分析管道7
數(shù)據(jù)湖8
Lambda架構(gòu)9
Kappa架構(gòu)11
在Lambda和Kappa間進行選擇12
Azure分析管道12
數(shù)據(jù)分析場景介紹15
示例代碼和示例數(shù)據(jù)集16
小結(jié)21
第2章 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Azure22
Zoiner Tejada,架構(gòu)師,擁有超過18年軟件行業(yè)咨詢經(jīng)驗,在云計算、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)方面擁有卓越見解。鑒于他在Azure和數(shù)據(jù)平臺(Data Platform)兩個方面的貢獻,Microsoft在這兩個領(lǐng)域都向他授予了MVP(Microsoft有價值專家)稱號。
理解如何存儲超大規(guī)模數(shù)據(jù)。
設(shè)計并實施可提供快速“熱”查詢和精確“冷”結(jié)果的解決方案。
以批量數(shù)據(jù)處理、實時微批量或一次處理一個元組的方式處理實時數(shù)據(jù)。
將機器學(xué)習(xí)與你的數(shù)據(jù)管道相集成。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理、治理和安全。
使用示例代碼,這些代碼由C#、Scala、Java,以及現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析管道中各種服務(wù)所使用的原生語言編寫