使用Azure Data Lake 存储任意大小、形状和速度的数据。加强大数据分析能力、大规模开发并行程序,并随着未来发展而扩展。
Data Lake 可能比传统的提取、转换和加载 (ETL) 工具更快。 Data Lake 比数据仓库更灵活,因为它可以存储非结构化和半结构化数据。 完整的 Data Lake 解决方案由存储和处理两部分组成。 Data Lake 存储的设计用途包括:容错、确保无限可伸缩性,以及在引入各种形状和大小的数据时实现高吞吐量。 Data Lake 处理涉及...
Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高效的数据湖解决方案。随着我们继续与客户合作,利用 ADLS Gen2 从他们的数据中发掘关键洞察,我们已经确定了一些关键模式和注意事项,可帮助他们在大规模大数据平台架构中有效利用 ADLS Gen2。 本文档记录了我们在与客户合作的基础上学到...
Azure Data Lake Storage 利用 Azure Blob 複寫模型。 這些模型會在單一資料中心利用本地備援儲存體 (LRS) 提供資料備援。 Azure Data Lake Storage 提供大量儲存體,並接受許多資料類型來進行分析。 Azure Data Lake Storage 是以 Azure Blob 儲存體層級定價。 Azure Data Lake Storage 的運作方式 使用Azure Data ...
Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高效的数据湖解决方案。随着我们继续与客户合作,利用 ADLS Gen2 从他们的数据中发掘关键洞察,我们已经确定了一些关键模式和注意事项,可帮助他们在大规模大数据平台架构中有效利用 ADLS Gen2。
Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高效的数据湖解决方案。随着我们继续与客户合作,利用 ADLS Gen2 从他们的数据中发掘关键洞察,我们已经确定了一些关键模式和注意事项,可帮助他们在大规模大数据平台架构中有效利用 ADLS Gen2。
摄取:从各种数据源收集数据并以其原始格式存储到 Azure 数据湖中 存储:将数据存储到 Azure Data Lake Storage、AWS S3 或 Google 云存储 处理:将原始存储中的数据处理成兼容的格式 分析:使用存储和处理的数据执行数据分析。您可以使用 Azure 数据湖分析 (ADLA)、HDInsight 或 Azure Databricks...
"通过 Azure,我们现在能够快速从数据中获取价值。我们创建的数据模型提供了可操作见解,这些见解将帮助我们增加收入、降低成本并最大限度地降低风险。" Ahmed Adnani,Smiths Group 应用和分析总监 阅读案例 返回标签页 开发人员资源 资源 Azure Data Lake Storage 概述 ...
Azure Data Lake Storage Gen2 经过优化,可以更好地处理较大的文件。分析作业将以更低的成本运行得更快。 由于更短的计算(Spark 或数据工厂)时间以及优化的读取操作,成本得以降低。例如,大小大于 4 MB 的文件会导致每读取超过前 4 MB 的 4 MB 数据块的价格较低。例如,读取 16 MB 的单个文件比读取 4 个每...
Microsoft Azure Data Lake Storage 是一个无限制数据湖,使组织能够为智能操作提供支持。 它可消除引入和存储所有数据的复杂性,同时通过批处理、流式处理和交互式分析更快地使其开始运行。 Azure Data Lake Storage 使您能够拥有比关系数据库提供的云存储空间更便宜的云存储空间。 本数据包括传统存储在业务...