이 강좌에 대하여

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중급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
영어

배울 내용

  • Configure batch processing with Databricks and Data Factory on Azure

  • Use ETL and ELT to load and transform data

  • Create linked services and identify pipelines for data stored within Data Factory

  • Explain Data Virtualization in PolyBase

귀하가 습득할 기술

Data AnalysisMicrosoft AzureBig DataData LakeData Factory
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LearnQuest

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 7분 필요

Introduction

완료하는 데 7분 필요
1개 동영상 (총 7분)
1개의 동영상
완료하는 데 2시간 필요

Section 1 - Batch Processing with Databricks and Data Factory on Azure

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 40분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
1.2 - ELT Processing using Azure9m
1.3 - Databricks and Azure Spark7m
1.4 Transform Data using Databricks in ADF8m
1.5 Use Case: ADF and Spark7m
3개의 읽기 자료
Azure Databricks and Apache Spark10m
Exercise 1 - Use Batch Processing with Databricks and Data Factory on Azure10m
Exercise 2 - Intro to Databricks and Data Factory Page30m
1개 연습문제
Module 1 Quiz30m
완료하는 데 2시간 필요

Section 2 - Creating Pipelines and Activities

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 46분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
Processing using a Pipeline7m
Analyzing Logs for an HDInsight Cluster9m
Using Azure Blob Storage within HDInsight7m
3개의 읽기 자료
Using Azure Blob Storage with HDInsight5m
Exercise 1 - Pipeline Activities & Usage in Azure Data Factory15m
Exercise 2 - Examine Logs within the HDInsight/Blob Storage15m
1개 연습문제
Module 2 Quiz30m
2

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완료하는 데 2시간 필요

Section 3 - Link Services and Datasets

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 38분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
Identifying Pipelines for a Data Factory9m
Data Stores and Azure Blob Storage5m
Linked Service and Connecting Data Factory to External Resources3m
Processing Input Blobs with Azure Data Factory5m
1개의 읽기 자료
Exercise 1 - Link Data within Datasets in Azure Storage10m
1개 연습문제
Module 3 Quiz30m
완료하는 데 1시간 필요

Section 4 - Schedules and Triggers

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 17분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
Creating a Trigger that Runs a Pipeline on a Schedule2m
Scheduling a Trigger in Azure Data Factory3m
Pipeline Execution and Triggers in ADF3m
Use Case: Azure Schedule, Trigger, and Events2m
1개의 읽기 자료
Pipeline Execution and Triggers in ADF5m
1개 연습문제
Module 4 Quiz30m
완료하는 데 2시간 필요

Section 5 - Selecting Windowing Functions

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 30분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
How Stream Analytics Support Native Windowing Functions 9m
Temporal Windows5m
Using Window Functions in the GROUP BY Clause2m
Aggregating Events over Multiple Windows using WindowsQ6m
1개의 읽기 자료
Understanding Stream Analytics Windowing Functions10m
1개 연습문제
Module 5 Quiz30m
3

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완료하는 데 2시간 필요

Section 6 - Configuring Input and Output for Streaming Data Solutions

완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 33분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
Generate Sample Call Data and Send it to Event Hubs10m
Creating a Stream Analytics Job 7m
Configuring Job Input and Output 3m
Define a Query to Filter Fraudulent Calls 2m
Test and Start the Job4m
Visualize Results in Power BI2m
1개의 읽기 자료
Output Real-Time Stream Analytics Data to a Power BI Dashboard10m
1개 연습문제
Module 6 Quiz30m
완료하는 데 1시간 필요

Section 7 - ELT versus ETL in Polybase

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 21분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
How SQL Data Warehouse in Microsoft Offers ELT Solutions 3m
Loading Methods using Non-PolyBase Options 3m
Use Case: A Deeper Dive into ETL Processing 3m
1개의 읽기 자료
Video: Ingesting Data using Polybase | Azure SQL Data Warehouse10m
1개 연습문제
Module 7 Quiz30m

자주 묻는 질문

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