在Dataiku中，如何结合可视化和代码recipes创建并管理数据集，同时应用分区策略以提升数据处理性能？

在Dataiku平台上，创建并管理数据集以及整合外部数据集的过程涉及多个步骤，而采用分区策略是提高数据处理效率的关键。以下是详细步骤和建议：

参考资源链接：[Dataiku深度解析：功能、流程与数据管理](https://wenku.csdn.net/doc/7bpk1nzh8m?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，创建数据集（Datasets）：
1. 登录Dataiku界面，选择'Datasets'模块。
2. 点击'New Dataset'，根据数据来源选择相应类型，例如SQL表、文件夹或Hadoop集群文件夹。
3. 指定数据源位置，定义数据集的schema（如果需要）。
4. 保存设置，Dataiku会根据提供的路径和schema自动加载数据集。

其次，整合外部数据集：
1. 在创建数据集的步骤中，选择'External'选项，以创建一个外部数据集。
2. 输入外部数据源的信息，例如外部数据库的连接信息。
3. 从外部数据源中读取数据，并定义数据集的schema（可选）。
4. 保存外部数据集，并确保它可以在Dataiku中被正确访问和处理。

接下来，应用分区策略：
1. 在数据集详情页中，启用分区功能。
2. 选择合适的分区列，例如日期、时间戳或业务标识符。
3. 指定分区的模式，例如按月、按日或按自定义范围分区。
4. Dataiku会根据配置创建分区，并在后续的数据处理中应用这些分区。

最后，创建Recipes以处理数据集：
1. 在'Flows'工作区，选择或创建一个Recipe。
2. 对于可视化Recipe，通过拖放组件进行数据处理操作，如选择、过滤、排序、聚合等。
3. 对于代码Recipe，编写自定义脚本，例如Python、SQL等，以实现更复杂的数据处理逻辑。
4. 指定输入和输出数据集，运行Recipe以查看结果。

为了提高数据处理性能，可以结合分区策略，在Recipes中针对性地处理每个分区的数据，这样可以实现并行处理和分布式计算，从而优化整体的数据处理流程。

《Dataiku深度解析：功能、流程与数据管理》这本书提供了深入的指导和案例分析，能够帮助读者更好地理解和运用Dataiku的功能。它详细介绍了如何创建和管理数据集、整合外部数据集，以及如何通过分区策略优化数据处理流程。这本书对于希望深入掌握Dataiku的用户来说，是一本宝贵的资源。

参考资源链接：[Dataiku深度解析：功能、流程与数据管理](https://wenku.csdn.net/doc/7bpk1nzh8m?spm=1055.2569.3001.10343)