ISBN: 9781803246789 - azure data engineering cookbook: get well versed in various data engineering techniques in azure using this recipe-based guide, 2nd edition (17 résultats)

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Paperback or Softback. Etat : New. Azure Data Engineering Cookbook - Second Edition: Get well versed in various data engineering techniques in Azure using this recipe-based guide. Book.

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Paperback. Etat : New. This new edition of Azure Data Engineering Cookbook acts as a practical guide, focusing on the different data engineering techniques that can be implemented using Azure Data Services. You will learn how to build end-to-end Azure data engineering pipelines to help you extract useful insights out of raw data collected from disparate sources.…

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EUR 17,98 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagnemoluna
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. KlappentextThis new edition of Azure Data Engineering Cookbook acts as a practical guide, focusing on the different data engineering techniques that can be implemented using Azure Data Services. You will learn how to build end-to-end Azu.

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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Nearly 80 recipes to help you collect and transform data from multiple sources into a single data source, making it way easier to perform analytics on the dataKey Features: - Build data pipelines from scratch and find solutions to common data engineering problems- Learn how to work with Azure Data Factory, Data Lake, Databricks, and Synapse Analytics- Monitor and maintain your data engineering pipelines using Log Analytics, Azure Monitor, and Azure PurviewBook Description: The famous quote 'Data is the new oil' seems more true every day as the key to most organizations' long-term success lies in extracting insights from raw data. One of the major challenges organizations face in leveraging value out of data is building performant data engineering pipelines for data visualization, ingestion, storage, and processing. This second edition of the immensely successful book by Ahmad Osama brings to you several recent enhancements in Azure data engineering and shares approximately 80 useful recipes covering common scenarios in building data engineering pipelines in Microsoft Azure.You'll explore recipes from Azure Synapse Analytics workspaces Gen 2 and get to grips with Synapse Spark pools, SQL Serverless pools, Synapse integration pipelines, and Synapse data flows. You'll also understand Synapse SQL Pool optimization techniques in this second edition. Besides Synapse enhancements, you'll discover helpful tips on managing Azure SQL Database and learn about security, high availability, and performance monitoring. Finally, the book takes you through overall data engineering pipeline management, focusing on monitoring using Log Analytics and tracking data lineage using Azure Purview.By the end of this book, you'll be able to build superior data engineering pipelines along with having an invaluable go-to guide.What You Will Learn: - Process data using Azure Databricks and Azure Synapse Analytics- Perform data transformation using Azure Synapse data flows- Perform common administrative tasks in Azure SQL Database- Build effective Synapse SQL pools which can be consumed by Power BI- Monitor Synapse SQL and Spark pools using Log Analytics- Track data lineage using Microsoft Purview integration with pipelinesWho this book is for: This book is for data engineers, data architects, database administrators, and data professionals who want to get well versed with the Azure data services for building data pipelines. Basic understanding of cloud and data engineering concepts will help in getting the most out of this book. …

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Paperback. Etat : New. This new edition of Azure Data Engineering Cookbook acts as a practical guide, focusing on the different data engineering techniques that can be implemented using Azure Data Services. You will learn how to build end-to-end Azure data engineering pipelines to help you extract useful insights out of raw data collected from disparate sources.…

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