Dagster讓你可以在可重用的邏輯元件之間定義資料流的管道,然後在本地端測試並在任何地方執行。透過對管道及其產生的資產的統一檢視,Dagster可以排程和協調Pandas、Spark、SQL或其他任何Python可以呼叫的東西。
ETL 是擷取 (extract)、轉換 (transform) 和載入 (load) 的英文縮寫
https://softnshare.com/dagster/
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SQL Server 2019 非常重要的進化,是協助企業能處理不同來源的資料
#打破資料孤島, #即時獲得見解,並 #提供機器學習和AI功能
你一定要認識這個新功能
─「SQL Server 2019 巨量資料叢集 Big Data Clusters」
本堂課以 16 分鐘明快的介紹其技術架構
幫助你從中快速掌握導入後的價值
SQL Server 2019 巨量資料叢集是一個在 Kubernetes 上執行的 SQL Server、Spark 和 HDFS 容器部署的可擴充叢集,幫助你執行:
☀資料虛擬化:利用 PolyBase 查詢 Spark、MongoDB、Azure Cosmos DB、Teradata、Microsoft SQL Server 等外部資料
☀資料超市:建立快取改善分析任何資料的效能
☀資料湖、機器學習及 Spark:資料儲存在巨量資料叢集中的 HDFS,方便分析及查詢,並將其與關聯式資料結合
🎯大數據小教室 EP6
【SQL Server 2019 巨量資料叢集(Big Data Clusters)技術架構概覽】
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