Този интензивен еднодневен курс предоставя на участниците уменията, необходими за изграждане и управление на решения за анализ на данни, използващи Azure Synapse Analytics. Ще се научите да работите с SQL пулове (специализирани и безсървърни), да управлявате данни с Apache Spark в Synapse и да внедрявате ELT (Extract, Load, Transform) процеси, използвайки Synapse. Pipelines — познато преживяване за тези, които познават Azure Фабрика за данни.
Чрез практически упражнения и примери от реалния свят, курсът предоставя солидно разбиране за оркестрацията на данни в съвременни среди на езерни и складови помещения. Azure.
Курсът се препоръчва за:
• Инженери по данни, които искат да интегрират и анализират данни, използвайки Azure Synapse
• Администратори, участващи в проектирането и наблюдението на потоците от данни в cloud
• Професионалисти, използващи SQL и Python в аналитични контексти
• Потребители, запознати с преносими компютри като Databricks, Jupyter, Zeppelin и др.
• Екипи, които имат опит с Azure Фабрика за данни и искат да я разширят в Synapse
След завършване на курса ще знаете как да:
• Заявки към файлове от езерото с данни, използвайки безсървърен SQL пул в Synapse
• Анализирайте данни с Apache Spark Pools и Delta Lake
• Изграждане и управление на канали за данни с помощта на Synapse Pipelines
• Работите с релационни хранилища за данни в Synapse
• Използвайте съвременни инструменти за обработка и трансформация на данни в Azure
Участниците трябва да имат:
• Основни познания по SQL и Python
• Опит с преносими компютри, базирани на Spark (напр. Databricks, Jupyter)
• Познаване на услуги като Azure Фабрика за данни
1. Въведение в Azure Synapse Analytics
Представяне на архитектурата и основните компоненти
2. Използване на безсървърен SQL пул за заявки към файлове в езерото с данни
Изпълняване на директни заявки към JSON, CSV, Parquet файлове
3. Анализ на данни с Apache Spark в Azure Synapse
Работа с тетрадки и манипулиране на данни с PySpark
4. Управление на данни с Delta Lake в Synapse
Внедряване на ACID транзакции, версиране и пътуване във времето
5. Анализ на данни в релационно хранилище за данни
Създаване и заявки за таблици в специален SQL пул
6. Изграждане на канал за данни със Synapse Pipelines
Оркестриране на ELT задачи с инструменти, подобни на ADF

