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一、DLA介绍 数据湖(Data Lake)是时下热门的概念,更多阅读可以参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖,可以不用做任何ETL、数据搬迁等过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验。

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Data Lake Analytics,大数据的ETL神器!

0. Data Lake Analytics(简称DLA)介绍 数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。

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使用Airflow来调度Data Lake Analytics的任务

今天我们来介绍一下使用Airflow来调度 DataLakeAnalytics(后面简称DLA)的任务执行。DLA作为一个数据湖的解决方案,客户有每天周期性的调度一些任务从DLA查询数据回流到业务系统的需求。

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基于 DataLakeAnalytics 的数据湖实践

随着软硬件各方面条件的成熟,数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是,数据湖不需要专门的“入仓”的过程,数据在哪里,我们就从哪里读取数据进行分析。这样的好处在于:一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算,而需要分析的时候又可以分析;另一方面,因为省去了入仓的流程,对于中小型企业来说人员投入更少,更容易上手。

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教程:使用Data Lake Analytics读/写RDS数据

Data Lake Analytics 作为云上数据处理的枢纽,最近加入了对于RDS(目前支持 MySQL , SQLServer , Postgres 引擎)的支持, 这篇教程带你玩转 DLA 的 RDS 支持。

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