构建云端大数据分析：掌握Azure Analytics

"《Mastering Azure Analytics》是关于如何在微软Azure平台上构建大数据分析解决方案的一本实践指南。书中提供了一个参考框架，帮助读者理解Azure服务的广度，并选择适合特定项目的服务。本书深入探讨了数据湖和Lambda架构的基础模式，介绍了数据分析管道的典型步骤以及如何利用Azure Data Factory进行编排。此外，还涵盖了Azure Data Lake Store、Data Lake Analytics、HDInsight（包括Spark）、Stream Analytics、SQL Data Warehouse和Event Hubs在实施数据湖和Lambda架构中的应用。同时，书中也阐述了Azure Machine Learning在分析流程中的位置。通过真实世界的数据和问题场景，如航空业和物联网(IoT)，读者可以实际操作这些服务，提升在云端架构设计上的经验。" 本书分为两个主要章节： 1. 企业分析基础：这一章涵盖了大数据分析的基础概念，如数据湖和Lambda架构的核心模式。Lambda架构是一种处理大规模实时数据流的架构，强调数据的批处理、实时处理和容错能力。数据湖则是一种存储大量原始数据的系统，支持不同类型的分析任务。 2. 数据进入Azure：此章关注如何将数据有效地引入Azure环境。作者介绍了Azure Data Factory，这是一个云服务，用于创建、调度和管理数据集成工作流。它能够协调各种数据处理活动，如ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）过程。 书中的其他章节可能包括： - Azure Data Lake Store的使用，这是一个大规模的存储服务，适用于大数据分析工作负载，提供高性能的读写能力和安全的数据访问。 - Data Lake Analytics，这是一个按需计算服务，专为分析Data Lake Store中的数据而设计，具有弹性扩展和按使用付费的特点。 - HDInsight，基于Apache Hadoop的托管服务，支持Hadoop、Spark、Hive和Pig等大数据处理框架。特别是Spark，它提供了快速的数据处理和机器学习功能。 - Stream Analytics，用于处理和分析实时数据流，支持构建复杂的事件处理逻辑。 - SQL Data Warehouse，一个云中的大规模并行处理(MPP)数据仓库，适合进行大规模数据查询和分析。 - Event Hubs，作为事件和消息处理平台，用于收集、存储和处理大规模的实时数据流。 此外，书中还可能涉及如何将Azure Machine Learning整合到分析管道中，用于模型训练和预测，以及如何在航空和IoT等具体场景下应用这些服务。 《Mastering Azure Analytics》是一本面向实战的指南，旨在帮助读者精通Azure平台的大数据分析技术，实现可靠、可扩展且适应未来需求的解决方案。通过阅读和实践，读者不仅能确定最适合项目的Azure服务，还能获得在云端构建高效分析系统的宝贵经验。