Bewertung:
Die Rezensionen des Buches heben seinen Nutzen für Einsteiger in Azure Data Factory (ADF) hervor, räumen aber auch einige Mängel ein, insbesondere was die Tiefe und Klarheit der Erklärungen betrifft. Viele Nutzer schätzen das strukturierte Format und den praxisnahen Ansatz, einige kritisieren jedoch, dass das Buch zu grundlegend und nicht umfassend genug ist.
Vorteile:⬤ Gute Einführungsressource für Azure Data Factory
⬤ gut strukturiert und leicht verständlich
⬤ praktische Beispiele und Szenarien
⬤ deckt die Integration mit anderen Azure-Diensten ab
⬤ dient als nützlicher Spickzettel für Entwickler
⬤ hilfreich sowohl für Anfänger als auch für diejenigen mit einiger Erfahrung
⬤ enthält Links zu zusätzlichen Ressourcen.
⬤ Einige Informationen sind veraltet oder schwer zu verstehen
⬤ Code-Erklärungen könnten klarer sein
⬤ bietet möglicherweise nicht genug Tiefe für fortgeschrittene Benutzer
⬤ einige finden es zu grundlegend oder ähnlich wie kostenlose Online-Ressourcen
⬤ fehlt eine umfassende Abdeckung von ADF-Konzepten.
(basierend auf 13 Leserbewertungen)
Azure Data Factory Cookbook: Build and manage ETL and ELT pipelines with Microsoft Azure's serverless data integration service
Lösen Sie reale Datenprobleme und erstellen Sie datengesteuerte Workflows für eine einfache Datenbewegung und -verarbeitung im großen Maßstab mit Azure Data Factory.
Hauptmerkmale
⬤ Lernen Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen laden und transformieren können, sowohl vor Ort als auch in der Cloud.
⬤ Verwenden Sie die visuelle Umgebung von Azure Data Factory, um hybride ETL-Pipelines zu erstellen und zu verwalten.
⬤ Entdecken Sie, wie Sie Daten aufbereiten, transformieren, verarbeiten und anreichern, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Buchbeschreibung
Azure Data Factory (ADF) ist ein modernes Datenintegrationstool, das auf Microsoft Azure verfügbar ist. Dieses Azure Data Factory Cookbook hilft Ihnen bei der Inbetriebnahme, indem es Ihnen zeigt, wie Sie Ihren ersten Job in ADF erstellen und ausführen. Sie erfahren, wie Sie Aktivitäten verzweigen und verketten, benutzerdefinierte Aktivitäten erstellen und Pipelines planen können. Dieses Buch hilft Ihnen, die Vorteile von Cloud Data Warehousing, Azure Synapse Analytics und Azure Data Lake Gen2 Storage zu entdecken, die häufig für Big Data-Analysen verwendet werden. Anhand praktischer Rezepte lernen Sie, wie Sie aktiv mit den Analysetools von Azure Data Services arbeiten und Ihre lokale Infrastruktur mit Cloud-nativen Tools nutzen können, um relevante Geschäftseinblicke zu erhalten. Im weiteren Verlauf werden Sie in der Lage sein, die am häufigsten verwendeten Azure-Dienste in ADF zu integrieren und zu verstehen, wie Azure-Dienste beim Entwurf von ETL-Pipelines nützlich sein können. Das Buch führt Sie durch die häufigsten Fehler, die bei der Arbeit mit ADF auftreten können, und zeigt Ihnen, wie Sie das Azure-Portal zur Überwachung von Pipelines nutzen können. Sie werden auch Fehlermeldungen verstehen und Probleme in Konnektoren und Datenflüssen mit den Debugging-Funktionen von ADF beheben.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, ADF als wichtigstes ETL- und Orchestrierungswerkzeug für Ihre Data Warehouse- oder Datenplattformprojekte zu verwenden.
Was Sie lernen werden
⬤ Erstellen Sie einen Orchestrierungs- und Transformationsjob in ADF.
⬤ Entwicklung, Ausführung und Überwachung von Datenflüssen mit Azure Synapse.
⬤ Erstellen Sie Big Data Pipelines mit Azure Data Lake und ADF.
⬤ Erstellen Sie eine Anwendung für maschinelles Lernen mit Apache Spark und ADF.
⬤ Migration von lokalen SSIS-Jobs nach ADF.
⬤ Integration von ADF mit häufig verwendeten Azure-Diensten wie Azure ML, Azure Logic Apps und Azure Functions.
⬤ Big-Data-Berechnungsaufträge in HDInsight und Azure Databricks ausführen.
⬤ Kopieren von Daten aus AWS S3 und Google Cloud Storage in Azure Storage mit Hilfe der integrierten Konnektoren von ADF.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
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Dieses Buch richtet sich an ETL-Entwickler, Data-Warehouse- und ETL-Architekten, Softwareexperten und alle, die mehr über die üblichen und weniger üblichen Herausforderungen bei der Entwicklung traditioneller und hybrider ETL-Lösungen mit Microsofts Azure Data Factory erfahren möchten. Sie werden dieses Buch auch nützlich finden, wenn Sie nach Rezepten suchen, um Ihre bestehenden ETL-Pipelines zu verbessern oder zu erweitern. Grundlegende Kenntnisse im Bereich Data Warehousing werden vorausgesetzt.
| ISBN: | 9781800565296 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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