Bewertung:
Das Buch richtet sich an erfahrene Data Engineers, die ihr Wissen über Azure Data Engineering erweitern möchten. Obwohl es wertvolle Praktiken und fortgeschrittene Themen enthält, äußern mehrere Rezensenten, dass es für Anfänger nicht geeignet ist, da es an klaren Erklärungen und unzureichenden technischen Details mangelt, was zu Frustration führen kann.
Vorteile:⬤ Bietet Best Practices und fortgeschrittene Techniken für Data Engineering in Azure.
⬤ Gut organisiert und deckt relevante Themen innerhalb der sich ständig weiterentwickelnden Azure-Plattform ab.
⬤ Enthält Links zu Code-Repositories und Beispieldatenbanken.
⬤ Enthält praktische Übungen, die auch für erfahrene Anwender leicht nachvollziehbar sind.
⬤ Wird häufig mit neuen Informationen vom Autor aktualisiert.
⬤ Nicht für Anfänger geeignet; sie könnten sich verloren und frustriert fühlen.
⬤ Einige Rezensenten finden den Text unklar und schlecht strukturiert.
⬤ Fehlen einer umfassenden technischen Übersicht und Code-Downloads für praktische Übungen.
⬤ Die Erklärungen zu den Techniken sind oft unzureichend, so dass die Leser die Nutzbarkeit selbst ableiten müssen.
⬤ Erfordert gute Vorkenntnisse über Azure, um effektiv zu sein.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
The Definitive Guide to Azure Data Engineering: Modern Elt, Devops, and Analytics on the Azure Cloud Platform
Erstellen Sie effiziente und skalierbare Batch- und Echtzeit-Dateningestionspipelines, DevOps-Pipelines für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung sowie erweiterte Analyselösungen auf der Azure Data Platform. In diesem Buch lernen Sie, wie Sie robuste Data-Engineering-Lösungen mit Data Factory, Databricks, Synapse Analytics, Snowflake, Azure SQL-Datenbank, Stream Analytics, Cosmos-Datenbank und Data Lake Storage Gen2 entwerfen und implementieren. Sie werden lernen, wie Sie diese Azure Data Platform-Komponenten für optimale Leistung und Skalierbarkeit einsetzen. Sie werden auch lernen, Selbstbedienungsfunktionen zu entwickeln, um die Pipelines und Ihre Workloads zu warten und zu steuern.
Der Ansatz dieses Buches besteht darin, Sie durch einen praktischen, szenariobasierten Lernprozess zu führen, der Sie in die Lage versetzt, Best Practices der digitalen Innovation zu fördern, während Sie die Projekte, Herausforderungen und Bedürfnisse Ihrer Organisation bearbeiten. Die anschaulichen Beispiele ermöglichen es Ihnen, dieses Buch als Referenz und Leitfaden für den Aufbau von Data-Engineering-Lösungen in Azure zu verwenden. Nach der Lektüre dieses Buches werden Sie über weitaus mehr Fähigkeiten und Selbstvertrauen im Umgang mit der Azure Data Platform verfügen.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Erstellen Sie dynamische, parametrisierte ELT-Pipelines für die Datenaufnahme in Azure Data Factory.
⬤ Erstellen Sie Dateneingabe-Pipelines, die Steuertabellen für Self-Service-ELT integrieren.
⬤ Implementierung eines wiederverwendbaren Protokollierungs-Frameworks, das auf mehrere Pipelines angewendet werden kann.
⬤ Integration von Azure Data Factory-Pipelines mit einer Vielzahl von Azure-Datenquellen und -Tools.
⬤ Daten mit Mapping Data Flows in Azure Data Factory umwandeln.
⬤ Azure DevOps-Praktiken zur kontinuierlichen Integration und Bereitstellung auf Ihre Azure Data Factory-Pipelines und Entwicklungs-SQL-Datenbanken anwenden.
⬤ Entwerfen und implementieren Sie Echtzeit-Streaming- und erweiterte Analyselösungen mit Databricks, Stream Analytics und Synapse Analytics.
⬤ Machen Sie sich anhand praktischer Beispiele mit einer Vielzahl von Azure-Datendiensten vertraut.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dateningenieure und Datenarchitekten, die daran interessiert sind, architektonische und technische Best Practices rund um ELT und ETL auf der Azure Data Platform zu erlernen, diejenigen, die komplexe Azure-Data-Engineering-Projekte erstellen und nach Erfolgsmustern suchen, sowie aufstrebende Cloud- und Datenexperten, die sich mit Data Engineering, Data Governance, kontinuierlicher Integration und Bereitstellung von DevOps-Praktiken sowie fortgeschrittener Analytik befassen und ein umfassendes Verständnis der vielen verschiedenen Tools und Technologien der Azure Data Platform erlangen möchten.
| ISBN: | 9781484271810 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 612 |
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