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編輯推薦：
Microsoft Azure在存储、处理和分析不同摄取速度、形态和大小的数据方面提供了超过25种平台即服务（PaaS）功能，用以实现数据分析管道。对于你的公司业务来说，该如何选择恰当的功能呢？针对如何建立Azure大数据分析解决方案这一问题，本书提供了极具实践性的参考框架。本书作者介绍了包括数据湖和Lambda架构在内的基本概念，同时结合示例代码详细解释了数据分析管道中的各个阶段。为了帮助你在数据分析的各个阶段中选择适当的Azure服务，本书还通过一个案例场景对全书内容进行了扩展，对书中所涉及的各项Azure服务，以示例代码的形式展示了它们在现实世界中的真实用例。
內容簡介：
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精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。
關於作者：
Zoiner Tejada，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卓越见解。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最有价值专家）称号。
目錄
目录序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8Lambda架构9Kappa架构11在Lambda和Kappa间进行选择12Azure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176Azure中的微批处理176小结207第6章 Azure中的批处理208HDInsight上的MapReduce批处理210HDInsight上的Hive批处理214HDInsight上的Pig批处理228HDInsight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247Azure Batch批处理258小结260第7章 Azure中的交互式查询261Azure SQL数据仓库的可交互式查询263Hive和Tez交互式查询269Spark SQL交互式查询277USQL交互式查询281小结284第8章 Azure中的冷\热访问服务层285Azure Redis缓存287Document DB294SQL 数据库300SQL数据仓库308HDInsight上的HBase309Azure搜索314小结315第9章 智能和机器学习316Azure机器学习319HDInsight上的R服务321SQL R服务321Microsoft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
內容試閱
如今，在你创建软件解决方案时，令人感到不快的不仅数据方面的潜在问题，还可能 遇到高级数据分析，或是只有机器学习才能解决的复杂问题。但问题是，软件开发领 域与大数据和高级数据分析领域差不多相隔几个光年，这两个领域的人使用着不同的 软件、不同的名词，而且在多数情况下还遵循不同的工程方法，更别说各种方案还具 有多种选择。对此，本书的目标是为你提供一份银河系漫游指南，无论面对的是来自物联网（IoT）传感器以曲速译注1产生的数据，还是像冰川一样沉积着的历史数据，这份指南都能帮助你从中探寻数据洞察力并找明方向。本书在结构设计上以数据管道作为内容主线，包括数据摄取、处理、存储，以及实 时（热数据）和批量（冷数据）数据处理路径。在沿着数据管道前行的途中，各种 Azure服务将成为旅途中的指引，这些服务可能会在一章或多个章节中出现。我们还 会针对数据管道中的特定步骤，对需要考虑的服务和工具进行详细介绍。或者，你也 可以换种方式思考，将这些服务和工具看作是数据分析管道中每个环节的工具箱，然 后就此得出类似这样的问答：对于长期数据存储，我该使用哪项Azure服务？对此， 我们在本书中会向你展示如何使用Azure存储和Azure数据湖存储，那么对于流数据的 存储呢？本书将为你介绍包括Azure流分析、结合Storm或Spark的Azure HDInsight以 及Event Processor Host，并展示如何编写相关代码。当然，如果你心中没有目的地，这份地图就会显得无聊很多，为了让我们的旅途更有 趣，我们需要一个目标在Azure中构建一个数据分析管道。对此，本书通过一个 机场数据管理的虚拟业务场景，结合该场景所需的所有示例数据和代码，帮助你理解Azure的各项数据分析服务。请你像阅读旅游指南一样使用本书，可以从头读到尾，也可以根据兴趣选择几个领 域深入了解。在这份旅游地图上，我们对各种Azure服务和工具都进行了详细介 绍，沿着它们即可依次构建出完整的数据管道。在有些场景中，有些内容可能略微复 杂、深入或难懂。还有一些部分是简单但具有针对性的解决方案，它们是专门用于解 决特定问题而设计的，其中可能使用了开源代码，也可能采用的是Microsoft的最近创 新。无论如何，在本书最后，你将有能力建立属于自己的银河系漫游指南，针对 不同目的深入了解如何使用相应的服务和工具，最终得以精通Azure数据分析。本书的排版约定本书通过不同排版风格表达内容，具体说明如下：斜体字（Italic） 新名词、URL、电子邮件地址、文件名和文件扩展名。 等宽字体（Constant width）用于代码和段落中引用的代码片段，如变量或方法名、数据库、数据类型、环境变量、生命和关键字等。 等宽粗体字 （Constant width） 命令或应该由用户输入的文本内容。等宽斜体字（Constant width） 应由用户提供数值并进行替换的内容，或是应根据上下文才能确定的内容。使用示例代码更多补充资料（包括示例代码、练习等）可以从这里下载：https：github.com ZoinerTejadamastering-azure-analytics。本书可以帮助你完成工作任务。通常，对于书中提供的示例代码，可以直接在自己的 程序和文档中使用，无需联系我们获取授权，除非要再次分发大量示例代码。具体举 例来说，如果在编写程序时使用了本书提供的一部分代码，不用担心授权问题；但如 果要把O Reilly系列图书中的示例代码以CD-ROM等方式销售或分发，则需要获得我 们的授权；在解答问题时如需引用本书提供的代码，不需要授权；但如果是在你的产 品文档中使用本书的任意代码，则必须获得授权。虽然并不要求，但我们感谢你能够引用本书。引用格式一般会包含书名、作者、出 版商和ISBN，例如：Mastering Azure Analytics by Zoiner Tejada（OReilly）。 Copyright 2017 Zoiner Tejada，978-1-491-95665-6。如果你认为自己在使用示例代码时超出了上述许可范围，敬请发邮件联系我们 permissions@oreilly.com。OReilly SafariSafari（曾用名：Safari图书在线）是一个针对企业、政府、教育工作者和个人的会员 制技术培训和内容参考平台。Safari会员可以浏览和观看数千本图书、培训视频、培训课程、交互式练习和我们 专门策划的内容列表，这些内容来自超过250家出版社，包括O Reilly Media、哈 佛商业评论、Prentice Hall Professional、Addison-Wesley Professional、Microsoft Press、Sams、Que、Peachpit Press、Adobe、Focal Press、Cisco Press、John Wiley & Sons、Syngress、Morgan Kaufmann、IBM Redbooks、Packt、Adobe Press、FT Press、Apress、Manning、New Riders、McGraw-Hill、Jones & Bartlett，以及Course Technology等。了解有关Safari的更多信息，请访问http：oreilly.comsafari。联系我们请将关于本书的意见和问题通过以下地址提供给出版社：前言 美国：OReilly Media, Inc.1005 Gravenstein Highway North Sebastopol, CA 95472中国：北京市西城区西直门南大街2号成铭大厦C座807室（100035） 奥莱利技术咨询（北京）有限公司针对这本书，我们还建有一个网页，列出了有关勘误、示例和其他信息。可以通过以 下地址访问这个页面：http：bit.lymasterAzureAnalytics。如果对这本书有什么意见，或者要询问技术上的问题，请将电子邮件发至： bookquestions@oreilly.com。致谢编写这样一本内容覆盖广泛的书，离不开身后的大量支持，在本书撰写过程中，我很 荣幸能够得到许多专家的帮助。在此，我要感谢Lynn Langit，她精准地指出了书中所 有含糊或表述不清的内容，在这样严格要求的压力与挑战下，本书才能以如此完美的 质量展现给大家。同时，我也很荣幸获得了来自Microsoft工程师的技术审阅，感谢 Nishant Thacker、Ted Way和Rama Ramani以其杰出的技术水平为本书所付出的努力。我要向Azure MVP社区的特别一员Tom Kerkhove表示感谢。感谢你在代码测试中一丝 不苟地专注于细节并认真修改，从而使读者能够获得更好的体验。感谢Matt Winkler给我指明了从当年的工作流如何转向如今全新数据世界的道路，当 然，他也教会了我如何从消防栓取水喝。我还要在这里向我的编辑Shannon Cutt表示感谢，在过去的一年多里，他一直提供着 细致、明慧和有益的支持。与此同时，最值得感谢的还有Kristen Brown，每当我指尖 的键盘无法跟上思想的步伐时，他都能及时帮我记录下所有想法。感谢你们让我的首 本OReilly著作成为了如此美妙的体验。最后，我要感谢我的妻子Ashley，她与我一同编写此书，默默忍受了无数个夜晚 和无聊的周末，她的理解和耐心是爱我的最好表达。
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