Bewertung:
Das „Azure Data Engineering Cookbook“ ist ein umfassendes Handbuch für Dateningenieure, die mit der Azure-Plattform von Microsoft arbeiten. Es enthält Schritt-für-Schritt-Rezepte für die Nutzung verschiedener Azure-Dienste, wobei der Schwerpunkt auf Azure Data Factory liegt. Das Buch wird für seine Tiefe und Klarheit gelobt, da es komplexe Konzepte zugänglich macht. Einige Leser sind jedoch der Meinung, dass es in bestimmten Bereichen an detaillierten Erklärungen mangelt und von mehr Referenzen und weiterführender Literatur profitieren könnte.
Vorteile:⬤ Detaillierte Erklärungen von Azure-Konzepten
⬤ Nützliche Schritt-für-Schritt-Rezepte
⬤ Deckt eine Vielzahl von Azure-Diensten ab
⬤ Hervorragend geeignet für praktisches, praxisnahes Lernen
⬤ Verständliche Sprache und klare Code-Beispiele
⬤ Hilft bei der Verbindung mehrerer Azure-Tools.
⬤ Einige Abschnitte haben begrenzte Erklärungen von Prozessen
⬤ Es fehlt eine Ausarbeitung darüber, was im Azure-Backend passiert
⬤ Es fehlen weiterführende Lektüre und Verweise auf die Microsoft-Dokumentation
⬤ Ein größerer Schwerpunkt auf Data Lake- und Databricks-Rezepten wäre wünschenswert.
(basierend auf 7 Leserbewertungen)
Azure Data Engineering Cookbook: Design and implement batch and streaming analytics using Azure Cloud Services
Über 90 Rezepte, die Datenwissenschaftlern und KI-Ingenieuren helfen, moderne ETL/ELT-Workflows zu orchestrieren und Analysen mit Azure-Diensten einfacher durchzuführen.
Key Features:
⬤ Entdecken Sie, wie Sie mit verschiedenen SQL- und NoSQL-Datenspeichern in Microsoft Azure arbeiten können.
⬤ Erstellen und Ausführen von Echtzeitverarbeitungslösungen mit Azure Databricks, Azure Stream Analytics und Azure Data Explorer.
⬤ Entwerfen und Ausführen von Stapelverarbeitungslösungen mit Azure Data Factory.
Buchbeschreibung:
Data Engineering ist ein wachsender Bereich, der sich auf die Aufbereitung von Daten für die Analyse konzentriert. In diesem Buch werden verschiedene Azure-Dienste verwendet, um eine Infrastruktur zu implementieren und zu pflegen, mit der Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert und dann für die Datenanalyse transformiert und geladen werden können.
Dieses Buch führt Sie durch verschiedene Techniken zur Durchführung von Big-Data-Engineering mit Microsoft-Cloud-Diensten. Zunächst wird gezeigt, wie Azure Blob Storage für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten verwendet werden kann und wie man ihn für die Orchestrierung eines Daten-Workflows nutzt. Anschließend arbeiten Sie mit verschiedenen Cosmos DB APIs und Azure SQL Database. Im weiteren Verlauf erfahren Sie, wie Sie eine Azure Synapse-Datenbank einrichten und wie Sie Daten in Azure Synapse aufnehmen und analysieren können. Im weiteren Verlauf befassen Sie sich mit dem Entwurf und der Implementierung von Stapelverarbeitungslösungen mit Azure Data Factory und lernen, wie Sie Azure Data Factory-Pipelines verwalten, pflegen und sichern. Sie werden auch Stapelverarbeitungslösungen mit Azure Databricks entwerfen und implementieren und anschließend Azure Databricks-Cluster und -Aufträge verwalten und sichern. In den abschließenden Kapiteln lernen Sie, wie Sie Streaming-Daten mit Azure Stream Analytics und Data Explorer verarbeiten können.
Am Ende dieses Azure-Buches werden Sie das Wissen erlangt haben, das Sie benötigen, um Batch- und Echtzeit-ETL-Workflows in Microsoft Azure zu orchestrieren.
Was Sie lernen werden:
⬤ Azure Blob Storage für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten nutzen.
⬤ CRUD-Operationen mit der Cosmos Table API durchführen.
⬤ Implementierung von elastischen Pools und Geschäftskontinuität mit Azure SQL Database.
⬤ Daten mit Azure Synapse Analytics erfassen und analysieren.
⬤ Entwickeln Sie Data Factory-Datenflüsse, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren.
⬤ Verwalten, pflegen und sichern Sie Azure Data Factory Pipelines.
⬤ Verarbeitung von Streaming-Daten mit Azure Stream Analytics und Data Explorer.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Datenbankadministratoren, Datenbankentwickler und ETL-Entwickler (Extrahieren, Laden, Transformieren), die mit einem rezeptbasierten Ansatz Fachwissen über Azure Data Engineering aufbauen möchten. Technische Architekten und Datenbankarchitekten mit Erfahrung in der Entwicklung von Daten- oder ETL-Anwendungen entweder vor Ort oder bei einem anderen Cloud-Anbieter, die Azure Data Engineering-Konzepte erlernen möchten, werden dieses Buch ebenfalls nützlich finden. Vorkenntnisse über Azure-Grundlagen und Data-Engineering-Konzepte sind erforderlich.
| ISBN: | 9781800206557 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
