精通Azure数据分析

 

理解如何存储超大规模数据。设计并实施可提供快速“热”查询和准确“冷”结果的解决方案。以批量数据处理、实时微批量或一次处理一个元组的方式处理实时数据。将机器学习与你的数据管道相集成。数据资产的管理、治理和安全。使用示例代码，这些代码由C#、Scala、Java，以及现代数据分析管道中各种服务所使用的原生语言编写。

佐伊纳·特哈达，架构师，拥有超过18年软件行业咨询经验，在云计算、大数据、数据分析和机器学习方面拥有很好见解。鉴于他在Azure和数据平台（Data Platform）两个方面的贡献，Microsoft在这两个领域都向他授予了MVP（Microsoft很有价值专家）称号。

序1
前言3
第1章 企业数据分析基础7
数据分析管道7
数据湖8
Lambda架构9
Kappa架构11
在Lambda和Kappa间进行选择12
Azure分析管道12
数据分析场景介绍15
示例代码和示例数据集16
小结21
第2章 将数据导入Azure22
摄取加载层22
批量数据加载24
硬盘传送24
流数据加载78
小结80
第3章 在Azure中存储摄取的数据81
文件存储81
队列存储97
小结124
第4章 Azure中的实时数据处理125
流处理125
在Azure中每次处理一个元组131
小结174
第5章 Azure中的实时微批处理176
Azure中的微批处理176
小结207
第6章 Azure中的批处理208
HDInsight上的MapReduce批处理210
HDInsight上的Hive批处理214
HDInsight上的Pig批处理228
HDInsight上的Spark批处理229
使用SQL数据仓库的批处理237
使用数据湖分析的批处理247
Azure Batch批处理258
小结260
第7章 Azure中的交互式查询261
Azure SQL数据仓库的可交互式查询263
Hive和Tez交互式查询269
Spark SQL交互式查询277
USQL交互式查询281
小结284
第8章 Azure中的冷\热访问服务层285
Azure Redis缓存287
Document DB294
SQL 数据库300
SQL数据仓库308
HDInsight上的HBase309
Azure搜索314
小结315
第9章 智能和机器学习316
Azure机器学习319
HDInsight上的R服务321
SQL R服务321
Microsoft认知服务322
小结334
第10章 Azure中的元数据管理335
使用Azure数据目录管理元数据335
小结350
第11章 保护在Azure中的数据351
身份和访问管理351
数据保护353
审计355
小结356
第12章 执行数据分析357
使用Power BI进行分析357
在蓝色天际机场场景中使用Power BI批量分析报表368
展望372