一,引言 最近博主又要面临考试了,随笔又再次缓慢更新,说起考试,之前在微软的 ms learn的课程上有接触到一个叫 Azure Data Box的,刚好今天也花了一个多小时看了一下相关文档,下面就正式开始介绍今天的主要内容 -----Azure Data Box ---------我是分割线------- 如果我们做云迁移的项目,在进行数据迁移的时候,往往会面临将本地的大量数据迁移到 azure 云端上,但是又因为网络的限制,或者网络的不稳定,会导致数据上传缓慢或者中断,如果企业数据中心的数据…

Azure Data Studio是一种跨平台数据库工具,适用于在Windows,MacOS和Linux上使用Microsoft系列内部部署和云数据平台的数据专业人员.Azure Data Studio 是从跨平台 Visual Studio Code (VS Code) 与其 mssql 扩展的交集发展而来,并最终形成自己的应用.此外,与 VS Code 一样,Azure Data Studio 是开放源代码产品,你可以在 github.com/microsoft/azuredatastudi…

http://www.windowsazure.com/en-us/develop/net/fundamentals/cloud-storage/ Managing and analyzing data in the cloud is just as important as it is anywhere else. To let you do this, Windows Azure provides a range of technologies for working with relati…

背景 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 数据湖的核心功能,简单地可以分为数据存储与数据查询计算两个部分,在云端可以有多种的实现选择.在之前的文章中,我们曾介绍Azure上Azure Data Lake Storage (ADLS Gen1)和Azure Data Lake Analytics (ADLA)这一对可配合使用的服务.这对黄金搭档正是为数据湖而生…

引言 相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 因此数据湖相关服务成为了云计算的发展重点之一.Azure平台早年就曾发布第一代Data Lake Storage,随后微软将它与Azure Storage进行了大力整合,于今年初正式对外发布了其第二代产品:Azure Data Lake Storage Gen2 (下称ADLS Gen2).ADLS Gen2的口号是…

相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 作为微软Azure上最新一代的数据湖服务,Data Lake Storage Gen2的发布,将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶.在前面的文章中,我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景.作为本系列的下篇,让我们继续深度体验之旅. ADLS Gen2体验:数据湖共享 在企业中,一个庞大的数据湖往往需要被共…

相较传统的重量级OLAP数据仓库,“数据湖”以其数据体量大.综合成本低.支持非结构化数据.查询灵活多变等特点,受到越来越多企业的青睐,逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式. 作为微软Azure上最新一代的数据湖服务,Data Lake Storage Gen2的发布,将云上数据湖的能力和体验提升上了一个新的台阶.在前面的文章中,我们已分别介绍了其基本使用和大数据集群挂载的场景.作为本系列的下篇,让我们继续深度体验之旅. ADLS Gen2体验:数据湖共享 在企业中,一个庞大的数据湖往往需要被共…

一,引言 今天分享一个新的Azure 服务-----Azure Data Factory(Azure 数据工厂),怎么理解,参考根据官方解释-----数据工厂解释:大数据需要可以启用协调和操作过程以将这些巨大的原始数据存储优化为可操作的业务见解的服务. Azure 数据工厂是为这些复杂的混合提取-转换-加载 (ETL).提取-加载-转换 (ELT) 和数据集成项目而构建的托管云服务. 说简单点,Azure Data Factory 可以创建和计划数据驱动型工作,也就是 Pineline,从不同的…

一,引言 上一篇主要只讲了Azure Data Factory的一些主要概念,今天开始新的内容,我们开始通过Azure DevOps 或者 git 管理 Azure Data Factory 中的源代码,同时创建 Pipleline 将 Azure Blob1 的 Container 的数据通过 Copy Data 复制到 Azure Blob2的 Container中.我选择的是Azure DevOps 作为代码管理的工具 --------------------我是分割线----------…

一,引言 由于上一节文章内容过长,无法分享Azure Data Factory 的持续集成,持续发布.今天将着重介绍一下在使用 Azure DevOps Pipeline 发布,自动进行持续集成,并且已自动化发布,将Azure Data Factory 部署到多个环境中. 其实大家也不必惊讶,这里的部署其实也没有多么神秘的,我们在ADF中的 master 分支发布之后,其实会将ADF中所有的配置信息打包,编译到adf_master 分支下面,如果大家仔细看过发布之后的代码,就很很容易发现,都是一…