Azure Data Factory Cookbook: Costruire e gestire pipeline ETL e ELT con il servizio di integrazione dati serverless di Microsoft Azure

Recensioni dei lettori

Le recensioni del libro ne evidenziano l'utilità per i principianti di Azure Data Factory (ADF), pur riconoscendo alcune carenze, in particolare nella profondità e nella chiarezza delle spiegazioni. Molti utenti apprezzano il formato strutturato e l'approccio pratico, ma alcuni criticano il libro perché troppo elementare e non abbastanza completo.

⬤ Buona risorsa introduttiva per Azure Data Factory
⬤ ben strutturata e di facile comprensione
⬤ esempi e scenari pratici
⬤ copre l'integrazione con altri servizi Azure
⬤ funge da utile cheat sheet per gli sviluppatori
⬤ utile sia per i principianti che per chi ha già una certa esperienza
⬤ include link a risorse aggiuntive.

⬤ Alcune informazioni sono obsolete o di difficile comprensione
⬤ le spiegazioni del codice potrebbero essere più chiare
⬤ potrebbe non essere sufficientemente approfondito per gli utenti avanzati
⬤ alcuni lo trovano troppo basilare o simile alle risorse online gratuite
⬤ manca una copertura completa dei concetti di ADF.

(basato su 13 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Azure Data Factory Cookbook: Build and manage ETL and ELT pipelines with Microsoft Azure's serverless data integration service

Contenuto del libro:

Risolvere i problemi di dati del mondo reale e creare flussi di lavoro guidati dai dati per semplificare il movimento e l'elaborazione dei dati su scala con Azure Data Factory.

Caratteristiche principali

⬤ Imparate a caricare e trasformare i dati da varie fonti, sia on-premises che su cloud.

⬤ Utilizzare l'ambiente visivo di Azure Data Factory per creare e gestire pipeline ETL ibride.

⬤ Scoprire come preparare, trasformare, elaborare e arricchire i dati per generare informazioni chiave.

Descrizione del libro

Azure Data Factory (ADF) è un moderno strumento di integrazione dei dati disponibile su Microsoft Azure. Questo ricettario su Azure Data Factory vi aiuta ad essere operativi mostrandovi come creare ed eseguire il vostro primo lavoro in ADF. Imparerete a ramificare e concatenare le attività, a creare attività personalizzate e a pianificare pipeline. Questo libro vi aiuterà a scoprire i vantaggi del cloud data warehousing, di Azure Synapse Analytics e di Azure Data Lake Gen2 Storage, spesso utilizzati per l'analisi dei big data. Grazie a ricette pratiche, imparerete a utilizzare attivamente gli strumenti analitici di Azure Data Services e a sfruttare la vostra infrastruttura on-premise con strumenti cloud-native per ottenere informazioni aziendali rilevanti. Man mano che si avanza, si sarà in grado di integrare i servizi Azure più comunemente utilizzati in ADF e di capire come i servizi Azure possano essere utili nella progettazione di pipeline ETL. Il libro illustra gli errori più comuni che si possono incontrare lavorando con ADF e mostra come utilizzare il portale Azure per monitorare le pipeline. Inoltre, comprenderete i messaggi di errore e risolverete i problemi nei connettori e nei flussi di dati grazie alle funzionalità di debug di ADF.

Alla fine di questo libro, sarete in grado di utilizzare ADF come strumento principale di ETL e orchestrazione per i vostri progetti di data warehouse o di piattaforma dati.

Cosa imparerete

⬤ Creare un lavoro di orchestrazione e trasformazione in ADF.

⬤ Sviluppare, eseguire e monitorare i flussi di dati utilizzando Azure Synapse.

⬤ Creare pipeline di big data utilizzando Azure Data Lake e ADF.

⬤ Costruire un'applicazione di machine learning con Apache Spark e ADF.

⬤ Migrare lavori SSIS on-premises in ADF.

⬤ Integrare ADF con i servizi Azure comunemente utilizzati, come Azure ML, Azure Logic Apps e Azure Functions.

⬤ Eseguire lavori di calcolo di big data in HDInsight e Azure Databricks.

⬤ Copiare i dati da AWS S3 e Google Cloud Storage ad Azure Storage utilizzando i connettori integrati di ADF.

Per chi è questo libro?

.

Questo libro è destinato agli sviluppatori ETL, agli architetti di data warehouse ed ETL, ai professionisti del software e a tutti coloro che desiderano conoscere le sfide comuni e meno comuni che si presentano durante lo sviluppo di soluzioni ETL tradizionali e ibride utilizzando Azure Data Factory di Microsoft. Questo libro è utile anche a chi è alla ricerca di ricette per migliorare o potenziare le pipeline ETL esistenti. È richiesta una conoscenza di base del data warehousing.