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

在大数据处理和人工智能时代,数据工厂(Data Factory)无疑是一个非常重要的大数据处理平台.市面上也有成熟的相关产品,比如Azure Data Factory,不仅功能强大,而且依托微软的云计算平台Azure,为大数据处理提供了强大的计算能力,让大数据处理变得更为稳定高效.由于工作中我的项目也与大数据处理相关,于是我就在思考,是否自己也可以设计打造一个数据工厂,以便寻求一些技术痛点的解决方案,并且引入一些有趣的新功能. 因此,我利用业余时间,逐步打造了一个基于Spark的数据工厂,并取名

流式数据处理在百度数据工厂的应用与实践 原创: 李俊卿 AI前线 今天

背景,将本地的oracle数据迁移到微软云azure云上面的oracleserver. 1.复制本地的rman备份集到微软云azure的oracleserver上 scp -r -P56922 2016-02-04 142.119.218.19:/oracle/ 2,复制本地的控制文件到微软云azure上面的oracleserver 查看备份文件: rlwrap rman target / list backup of spfile; list backup of controlfile; 两者

namespace Data{    /// <summary>    /// 数据库建立工厂    /// Created By : 张占岭    /// Created Date:2011-10-14    /// Modify By:    /// Modify Date:    /// Modify Reason:    /// </summary>    internal static class DbFactory    {        static System.T

导航 目   录:Farseer.net轻量级开源框架 目录 上一篇:Farseer.net轻量级开源框架 中级篇: 执行SQL语句 下一篇:Farseer.net轻量级开源框架 中级篇: 数据绑定 越讲到后面,我们离基础的语法越远了.看到这篇文章,先恭喜下,说明大家已经能用该框架做日常的开发了. 当然还有一些绑定技巧,比如把枚举.List<Users>绑定到DorpDownList.CheckBoxList.RadioButtonList 并显示中文 在下一篇中再解释. 这一篇中,我们主要讲

Azure Data Factory(简写 ADF)是Azure的云ETL服务,简单的说,就是云上的SSIS.ADF是基于云的ETL,用于数据集成和数据转换,不需要代码,直接通过UI(code-free UI)来设计,可进行直观监控和管理.用户还可以把现有的SSIS packages部署到Azure,并和ADF完全兼容地运行. 一,ADF适用的场景 在大数据的世界中,原始的.无结构的数据通常存在在关系型.非关系型和其他存储系统中,由于原始数据没有适当的上下文含义,无法被数据分析师.数据科学家提供

有了它,人人都可开发高可用高伸缩应用.今天小编就为大家介绍一款开发者的“利器”——Service Fabric . 在介绍它之前,先来了解一下它的背景. Service Fabric 是一款应用程序平台,可用于构建基于微服务的应用程序.其核心部分是一个分布式系统平台,用于构建可扩展的可靠应用.在便于封装可部署代码的同时,还内置了微服务最佳实践案例. 快速上市:通过 Service Fabric,开发人员可将重点放在创建可为应用程序增加商业价值的功能上,从而避免了为在基础结构中处理可靠性.可伸缩性

那么我为什么要写这篇文章呢? 是因为我认为NoSQL解决方案不如RDBMS解决方案吗?当然不! 是因为我专注于SQL的做事方式,而不想陷入一种相对较新的技术的不确定性吗?不,也不是!事实上,我非常兴奋地学习和使用各种分布式数据库提供的设施. 那我为什么要写这个? 原因很简单--几年前,我见证了设计一个为遥测事件提供模式管理设施的系统.事实证明,这比最初计划的要昂贵得多.为什么呢?因为选择了错误的数据库解决方案. 这个系统的一个要求是确保模式编辑是一致的,并且模式的最新版本被显示给每个模式编辑器.

那么我为什么要写这篇文章呢? 是因为我认为NoSQL解决方案不如RDBMS解决方案吗?当然不! 是因为我专注于SQL的做事方式,而不想陷入一种相对较新的技术的不确定性吗?不,也不是!事实上,我非常兴奋地学习和使用各种分布式数据库提供的设施. 那我为什么要写这个? 原因很简单——几年前,我见证了设计一个为遥测事件提供模式管理设施的系统.事实证明,这比最初计划的要昂贵得多.为什么呢?因为选择了错误的数据库解决方案. 这个系统的一个要求是确保模式编辑是一致的,并且模式的最新版本被显示给每个模式编辑器.

前面我们以相同的方式从数据分析师的视角介绍了Sqlserver,本系列亦同样地延续下去,同样是挖掘数据分析师值得使用的Azure云平台的功能.因云平台功能太多,笔者所接触的面也十分有限,有更专业的读者欢迎补充. 对云服务的一点点小认识 笔者接触Azure云时间不长,因没有IT背景,故对各大云市场也只能是浅尝即止,有关注Excel催化剂插件的读者们,也应该对笔者使用其他云市场有一些的了解. Excel催化剂的自动更新机制是放到阿里云上完成的,对应的云服务是构建云服务器(比虚拟主机要高级,可以完全自

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 熟悉Microsoft Azure平台的读者都了解,Azure SQL Database提供不同等级的,跨数据中心的异地冗余功能. - Basic模式,不提供异地冗余能力 - Standard模式,提供跨数据中心的异地冗余数据库.但是这个冗余数据库是冷备份.无法提供读取操作 - Premium模式,提供只读跨数据中心的异地冗余数据库.这个冗余数据库只能提供读操作 如果你的Azure SQL Database需要比较低的DTU,但是

微软Azure已开始支持hadoop,对于有需要弹性大数据运算的公司可能是个好消息.据悉,近期微软已提供一个预览版的Azure HDInsight(Hadoop on Azure)服务,运行在Linux操作系统上.与对应的Windows一样,Azure HDInsight on Linux服务也是构建在Hortonworks Data Platform(HDP)之上.HDInsight与Apache Hadoop全面兼容,同时集成了微软自己的商业智能工具,例如Excel.SQL Server和P

计算 Linux 虚拟机:为 Ubuntu.Red Hat 等预配虚拟机 Windows 虚拟机 为 SQL Server.SharePoint 等预配虚拟机 应用服务 快速创建适用于 Web 和移动的强大云应用 函数 使用无服务器代码处理事件 Batch 云规模的作业计划和计算管理 容器实例 使用单个命令轻松运行容器 Service Fabric 在 Windows 或 Linux 上开发微服务和协调容器 虚拟机规模集 管理和缩放数千台 Linux 和 Windows 虚拟机 Azure Ku

本文转自:http://technet.microsoft.com/zh-cn/magazine/jj717232.aspx 英文版:http://msdn.microsoft.com/library/azure/jj717232.aspx 作者:Mark Simms 和 Michael Thomassy 供稿作者:Jason Roth 和 Ralph Squillace 审阅者:Brad Calder.Dennis Mulder.Mark Ozur.Nina Sarawgi.Marc Merc

Azure的文档真是够落地,简明易懂. 计算 Linux 虚拟机:为 Ubuntu.Red Hat 等预配虚拟机 Windows 虚拟机 为 SQL Server.SharePoint 等预配虚拟机 应用服务 快速创建适用于 Web 和移动的强大云应用 函数 使用无服务器代码处理事件 Batch 云规模的作业计划和计算管理 容器实例 使用单个命令轻松运行容器 Service Fabric 在 Windows 或 Linux 上开发微服务和协调容器 虚拟机规模集 管理和缩放数千台 Linux 和

映射数据流(Mapping Data Flow)的核心功能是转换数据,数据流的结构分为Source.转换和Sink(也就是Destination),这种结构非常类似于SSIS的数据流. 在数据流中,数据就像流水(stream)一样,从上一个组件,流向下一个组件.组件之间有graph相连接,把各个组件连接为一个转换流(transformation stream),在数据流面板中,graph显示为一根线,用于表示数据从一个组件流向另一个组件的路径. 转换组件是数据流的核心组件,每一个转换组件都有输入

使用Docker来构建应用程序最常见的操作就是 docker run 或者 docker pull了,但是由于众所周知的原因,在国内想要高速稳定的获取docker hub上面的资源并不是件容易的事情,虽然国内的一些docker社区也提供了所谓的加速器,但是实测结果并不理想.今天这篇文章就给大家介绍一下怎么借助Azure Storage来搭建一个高速的私有 Docker Hub (Registiry). 一图解千言,基本上一看你就明白了.我们利用Docker Registry 提供的 Azure

我们将开始深入了解如何使用Azure机器学习的基本功能,帮助您开始迈向Azure机器学习的数据科学家之路. Azure ML Studio (Azure Machine Learning Studio / Azure ML Studio)是使用Azure机器学习云实现预测分析解决方案的主要工具.Azure机器学习是基于云计算和自容式的强大预测分析解决方案,具有完整的开发.测试和生产环节快速创建的独立闭环. Azure ML Studio提供交互式和可视化的工具轻松构建.测试和迭代预测分析模型.您

之所以要写这样的一篇博文的目的是对于大多数搞IT的人来说,一般都会对这个topic很感兴趣,因为底层架构直接关乎到一个公有云平台的performance,其实最主要的原因是我们的客户对此也非常感兴趣,毕竟很多客户以前都是做网络存储系统出身,他们对底层架构的兴趣甚至超过了Azure所提供的功能,基于以上原因,所以笔者感觉有必要初步分析一下Azure的底层架构. 在分析Azure的底层架构之前,我觉得有必要说一下Azure的所使用的硬件,其实在初期,Azure的cpu使用过AMD的,但是现在Azur