Episódio
Ingerir, preparar e transformar usando o Azure Databricks e o Data Factory
Os gerentes de negócios de hoje dependem fortemente de sistemas confiáveis de integração de dados que executam fluxos de trabalho complexos de ETL/ELT (extrair, transformar/carregar e carregar/transformar dados). Gaurav Malhotra junta-se a Scott Hanselman para discutir como pode criar, depurar, implementar e monitorizar iterativamente os seus fluxos de trabalho de integração de dados (incluindo cargas de trabalho de análise no Azure Databricks) utilizando pipelines do Azure Data Factory.
Para mais informações:
- Ingerir, preparar e transformar usando o Azure Databricks e o Data Factory (blog)
- Executar um bloco de anotações Databricks com a Atividade do Bloco de Anotações Databricks no Azure Data Factory (docs)
- Criar uma conta gratuita (Azure)
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Os gerentes de negócios de hoje dependem fortemente de sistemas confiáveis de integração de dados que executam fluxos de trabalho complexos de ETL/ELT (extrair, transformar/carregar e carregar/transformar dados). Gaurav Malhotra junta-se a Scott Hanselman para discutir como pode criar, depurar, implementar e monitorizar iterativamente os seus fluxos de trabalho de integração de dados (incluindo cargas de trabalho de análise no Azure Databricks) utilizando pipelines do Azure Data Factory.
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