SQL Server Big Data Clusters / Weissman, Benjamin  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : SQL Server Big Data Clusters : Data Virtualization, Data Lake, and AI Platform Tipo de documento: documento electrónico Autores: Weissman, Benjamin, ; van de Laar, Enrico, Mención de edición: 2 ed. Editorial: Berkeley, CA : Apress Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVII, 260 p. 199 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-1-4842-5985-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos  programas de microsoft  NET Framework microsoft  Grandes datos  microsoft Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Utilice esta guía para una de las características más impactantes de SQL Server 2019: los clústeres de big data. Aprenderá sobre la virtualización de datos y los lagos de datos para esta plataforma completa de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) dentro del motor de base de datos de SQL Server. Sabrá cómo usar los clústeres de big data para combinar grandes volúmenes de datos en streaming para su análisis junto con los datos almacenados en una base de datos tradicional. Por ejemplo, puede transmitir grandes volúmenes de datos desde Apache Spark en tiempo real mientras ejecuta consultas Transact-SQL para incorporar datos adicionales relevantes de su base de datos corporativa de SQL Server. Este libro, repleto de ejemplos y casos de uso claros, proporciona todo lo necesario para comenzar a trabajar con clústeres de big data en SQL Server 2019. Aprenderá sobre las bases arquitectónicas que se componen de Kubernetes, Spark, HDFS y SQL Server en Linux. Luego, se le muestra cómo configurar e implementar clústeres de big data en entornos locales o en la nube. A continuación, se le enseña sobre consultas. Aprenderá a escribir consultas en Transact-SQL (aprovechando las habilidades que ha perfeccionado durante años) y, con esas consultas, podrá examinar y analizar datos de una amplia variedad de fuentes, como Apache Spark. A través de la base teórica proporcionada en este libro y de scripts y cuadernos de ejemplo fáciles de seguir, estará listo para usar y descubrir todo el potencial de SQL Server 2019: combinar diferentes tipos de datos distribuidos en fuentes muy dispares en una única vista que es útil para el análisis de inteligencia empresarial y aprendizaje automático. Podrá: Instalar, administrar y solucionar problemas de clústeres de big data en entornos locales o en la nube Analizar grandes volúmenes de datos directamente desde SQL Server o Apache Spark Administrar datos almacenados en HDFS desde SQL Server como si fueran datos relacionales Implementar soluciones de análisis avanzados a través del aprendizaje automático y la IA Exponer diferentes fuentes de datos como una única fuente lógica mediante la virtualización de datos. Nota de contenido: 1. What Are Big Data Clusters? -- 2. Big Data Cluster Architecture -- 3. Deployment of Big Data Clusters -- 4. Loading Data into Big Data Clusters -- 5. Querying Big Data Clusters through T-SQL -- 6. Working with Spark in Big Data Clusters -- 7. Machine Learning on Big Data Clusters -- 8. Create and Consume Big Data Cluster Apps -- 9. Maintenance of Big Data Clusters. Tipo de medio : Computadora Summary : Use this guide to one of SQL Server 2019's most impactful features—Big Data Clusters. You will learn about data virtualization and data lakes for this complete artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) platform within the SQL Server database engine. You will know how to use Big Data Clusters to combine large volumes of streaming data for analysis along with data stored in a traditional database. For example, you can stream large volumes of data from Apache Spark in real time while executing Transact-SQL queries to bring in relevant additional data from your corporate, SQL Server database. Filled with clear examples and use cases, this book provides everything necessary to get started working with Big Data Clusters in SQL Server 2019. You will learn about the architectural foundations that are made up from Kubernetes, Spark, HDFS, and SQL Server on Linux. You then are shown how to configure and deploy Big Data Clusters in on-premises environments or in the cloud. Next, you are taught about querying. You will learn to write queries in Transact-SQL—taking advantage of skills you have honed for years—and with those queries you will be able to examine and analyze data from a wide variety of sources such as Apache Spark. Through the theoretical foundation provided in this book and easy-to-follow example scripts and notebooks, you will be ready to use and unveil the full potential of SQL Server 2019: combining different types of data spread across widely disparate sources into a single view that is useful for business intelligence and machine learning analysis. You will: Install, manage, and troubleshoot Big Data Clusters in cloud or on-premise environments Analyze large volumes of data directly from SQL Server and/or Apache Spark Manage data stored in HDFS from SQL Server as if it were relational data Implement advanced analytics solutions through machine learning and AI Expose different data sources as a single logical source using data virtualization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] SQL Server Big Data Clusters : Data Virtualization, Data Lake, and AI Platform [documento electrónico] / Weissman, Benjamin, ; van de Laar, Enrico,  . -  2 ed.  . - Berkeley, CA : Apress, 2020 . - XVII, 260 p. 199 ilustraciones. ISBN : 978-1-4842-5985-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos  programas de microsoft  NET Framework microsoft  Grandes datos  microsoft Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Utilice esta guía para una de las características más impactantes de SQL Server 2019: los clústeres de big data. Aprenderá sobre la virtualización de datos y los lagos de datos para esta plataforma completa de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) dentro del motor de base de datos de SQL Server. Sabrá cómo usar los clústeres de big data para combinar grandes volúmenes de datos en streaming para su análisis junto con los datos almacenados en una base de datos tradicional. Por ejemplo, puede transmitir grandes volúmenes de datos desde Apache Spark en tiempo real mientras ejecuta consultas Transact-SQL para incorporar datos adicionales relevantes de su base de datos corporativa de SQL Server. Este libro, repleto de ejemplos y casos de uso claros, proporciona todo lo necesario para comenzar a trabajar con clústeres de big data en SQL Server 2019. Aprenderá sobre las bases arquitectónicas que se componen de Kubernetes, Spark, HDFS y SQL Server en Linux. Luego, se le muestra cómo configurar e implementar clústeres de big data en entornos locales o en la nube. A continuación, se le enseña sobre consultas. Aprenderá a escribir consultas en Transact-SQL (aprovechando las habilidades que ha perfeccionado durante años) y, con esas consultas, podrá examinar y analizar datos de una amplia variedad de fuentes, como Apache Spark. A través de la base teórica proporcionada en este libro y de scripts y cuadernos de ejemplo fáciles de seguir, estará listo para usar y descubrir todo el potencial de SQL Server 2019: combinar diferentes tipos de datos distribuidos en fuentes muy dispares en una única vista que es útil para el análisis de inteligencia empresarial y aprendizaje automático. Podrá: Instalar, administrar y solucionar problemas de clústeres de big data en entornos locales o en la nube Analizar grandes volúmenes de datos directamente desde SQL Server o Apache Spark Administrar datos almacenados en HDFS desde SQL Server como si fueran datos relacionales Implementar soluciones de análisis avanzados a través del aprendizaje automático y la IA Exponer diferentes fuentes de datos como una única fuente lógica mediante la virtualización de datos. Nota de contenido: 1. What Are Big Data Clusters? -- 2. Big Data Cluster Architecture -- 3. Deployment of Big Data Clusters -- 4. Loading Data into Big Data Clusters -- 5. Querying Big Data Clusters through T-SQL -- 6. Working with Spark in Big Data Clusters -- 7. Machine Learning on Big Data Clusters -- 8. Create and Consume Big Data Cluster Apps -- 9. Maintenance of Big Data Clusters. Tipo de medio : Computadora Summary : Use this guide to one of SQL Server 2019's most impactful features—Big Data Clusters. You will learn about data virtualization and data lakes for this complete artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) platform within the SQL Server database engine. You will know how to use Big Data Clusters to combine large volumes of streaming data for analysis along with data stored in a traditional database. For example, you can stream large volumes of data from Apache Spark in real time while executing Transact-SQL queries to bring in relevant additional data from your corporate, SQL Server database. Filled with clear examples and use cases, this book provides everything necessary to get started working with Big Data Clusters in SQL Server 2019. You will learn about the architectural foundations that are made up from Kubernetes, Spark, HDFS, and SQL Server on Linux. You then are shown how to configure and deploy Big Data Clusters in on-premises environments or in the cloud. Next, you are taught about querying. You will learn to write queries in Transact-SQL—taking advantage of skills you have honed for years—and with those queries you will be able to examine and analyze data from a wide variety of sources such as Apache Spark. Through the theoretical foundation provided in this book and easy-to-follow example scripts and notebooks, you will be ready to use and unveil the full potential of SQL Server 2019: combining different types of data spread across widely disparate sources into a single view that is useful for business intelligence and machine learning analysis. You will: Install, manage, and troubleshoot Big Data Clusters in cloud or on-premise environments Analyze large volumes of data directly from SQL Server and/or Apache Spark Manage data stored in HDFS from SQL Server as if it were relational data Implement advanced analytics solutions through machine learning and AI Expose different data sources as a single logical source using data virtualization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

SQL Server Big Data Clusters / Weissman, Benjamin  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : SQL Server Big Data Clusters : Early First Edition Based on Release Candidate 1 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Weissman, Benjamin, ; van de Laar, Enrico, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berkeley, CA : Apress Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XV, 246 p. 189 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-1-4842-5110-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos  programas de microsoft  NET Framework microsoft  Grandes datos  microsoft Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Obtenga una ventaja para aprender una de las funciones más recientes y más impactantes de SQL Server 2019: Big Data Clusters, que combina grandes volúmenes de datos no relacionales para análisis junto con datos almacenados relacionalmente dentro de una base de datos de SQL Server. Este libro ofrece un primer vistazo a los clústeres de Big Data basados ​​en SQL Server 2019 Release Candidate 1. Comience ahora y adelántese a su competencia al aprender esta nueva e importante característica. Big Data Clusters es un conjunto de funciones que cubre la virtualización de datos, la informática distribuida y las bases de datos relacionales y proporciona una plataforma de inteligencia artificial completa en todo el entorno del clúster. Este libro le muestra cómo implementar, administrar y utilizar Big Data Clusters. Por ejemplo, aprenderá a combinar datos almacenados en el sistema de archivos HDFS con datos almacenados dentro de las instancias de SQL Server que conforman el Big Data Cluster. Lleno de ejemplos claros y casos de uso, este libro proporciona todo lo necesario para comenzar a trabajar con Big Data Clusters en SQL Server 2019 usando la versión candidata 1. Aprenderá sobre los fundamentos arquitectónicos que se componen de Kubernetes, Spark, HDFS y SQL Server. en Linux. Luego se le mostrará cómo configurar e implementar clústeres de Big Data en entornos locales o en la nube. A continuación, se le enseñará cómo realizar consultas. Aprenderá a escribir consultas en Transact-SQL, aprovechando las habilidades que ha perfeccionado durante años, y con esas consultas podrá examinar y analizar datos de una amplia variedad de fuentes, como Apache Spark. A través de la base teórica proporcionada en este libro y cuadernos y scripts de ejemplo fáciles de seguir, estará listo para usar y revelar todo el potencial de SQL Server 2019: combinar diferentes tipos de datos distribuidos en fuentes muy dispares en una sola vista que Es útil para análisis de inteligencia empresarial y aprendizaje automático. Usted: Instalará, administrará y solucionará problemas de Big Data Clusters en entornos locales o en la nube. Analizará grandes volúmenes de datos directamente desde SQL Server y/o Apache Spark. Administrará datos almacenados en HDFS desde SQL Server como si fueran datos relacionales. Implementará análisis avanzados. soluciones a través del aprendizaje automático y la IA Exponga diferentes fuentes de datos como una única fuente lógica mediante la virtualización de datos. Nota de contenido: 1. What Are Big Data Clusters? -- 2. Big Data Cluster Architecture -- 3. Installation, Deployment, and Management of Big Data Clusters -- 4. Loading Data into Big Data Clusters -- 5. Querying Big Data Clusters through T-SQL -- 6. Working with Spark in Big Data Clusters -- 7. Machine Learning on Big Data Clusters -- 8. Create and Consume Big Data Cluster Apps. Tipo de medio : Computadora Summary : Get a head-start on learning one of SQL Server 2019's latest and most impactful features—Big Data Clusters—that combines large volumes of non-relational data for analysis along with data stored relationally inside a SQL Server database. This book provides a first look at Big Data Clusters based upon SQL Server 2019 Release Candidate 1. Start now and get a jump on your competition in learning this important new feature. Big Data Clusters is a feature set covering data virtualization, distributed computing, and relational databases and provides a complete AI platform across the entire cluster environment. This book shows you how to deploy, manage, and use Big Data Clusters. For example, you will learn how to combine data stored on the HDFS file system together with data stored inside the SQL Server instances that make up the Big Data Cluster. Filled with clear examples and use cases, this book provides everything necessaryto get started working with Big Data Clusters in SQL Server 2019 using Release Candidate 1. You will learn about the architectural foundations that are made up from Kubernetes, Spark, HDFS, and SQL Server on Linux. You then are shown how to configure and deploy Big Data Clusters in on-premises environments or in the cloud. Next, you are taught about querying. You will learn to write queries in Transact-SQL—taking advantage of skills you have honed for years—and with those queries you will be able to examine and analyze data from a wide variety of sources such as Apache Spark. Through the theoretical foundation provided in this book and easy-to-follow example scripts and notebooks, you will be ready to use and unveil the full potential of SQL Server 2019: combining different types of data spread across widely disparate sources into a single view that is useful for business intelligence and machine learning analysis. You will: Install, manage, and troubleshoot Big Data Clusters in cloud or on-premise environments Analyze large volumes of data directly from SQL Server and/or Apache Spark Manage data stored in HDFS from SQL Server as if it were relational data Implement advanced analytics solutions through machine learning and AI Expose different data sources as a single logical source using data virtualization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] SQL Server Big Data Clusters : Early First Edition Based on Release Candidate 1 [documento electrónico] / Weissman, Benjamin, ; van de Laar, Enrico,  . -  1 ed.  . - Berkeley, CA : Apress, 2019 . - XV, 246 p. 189 ilustraciones. ISBN : 978-1-4842-5110-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos  programas de microsoft  NET Framework microsoft  Grandes datos  microsoft Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Obtenga una ventaja para aprender una de las funciones más recientes y más impactantes de SQL Server 2019: Big Data Clusters, que combina grandes volúmenes de datos no relacionales para análisis junto con datos almacenados relacionalmente dentro de una base de datos de SQL Server. Este libro ofrece un primer vistazo a los clústeres de Big Data basados ​​en SQL Server 2019 Release Candidate 1. Comience ahora y adelántese a su competencia al aprender esta nueva e importante característica. Big Data Clusters es un conjunto de funciones que cubre la virtualización de datos, la informática distribuida y las bases de datos relacionales y proporciona una plataforma de inteligencia artificial completa en todo el entorno del clúster. Este libro le muestra cómo implementar, administrar y utilizar Big Data Clusters. Por ejemplo, aprenderá a combinar datos almacenados en el sistema de archivos HDFS con datos almacenados dentro de las instancias de SQL Server que conforman el Big Data Cluster. Lleno de ejemplos claros y casos de uso, este libro proporciona todo lo necesario para comenzar a trabajar con Big Data Clusters en SQL Server 2019 usando la versión candidata 1. Aprenderá sobre los fundamentos arquitectónicos que se componen de Kubernetes, Spark, HDFS y SQL Server. en Linux. Luego se le mostrará cómo configurar e implementar clústeres de Big Data en entornos locales o en la nube. A continuación, se le enseñará cómo realizar consultas. Aprenderá a escribir consultas en Transact-SQL, aprovechando las habilidades que ha perfeccionado durante años, y con esas consultas podrá examinar y analizar datos de una amplia variedad de fuentes, como Apache Spark. A través de la base teórica proporcionada en este libro y cuadernos y scripts de ejemplo fáciles de seguir, estará listo para usar y revelar todo el potencial de SQL Server 2019: combinar diferentes tipos de datos distribuidos en fuentes muy dispares en una sola vista que Es útil para análisis de inteligencia empresarial y aprendizaje automático. Usted: Instalará, administrará y solucionará problemas de Big Data Clusters en entornos locales o en la nube. Analizará grandes volúmenes de datos directamente desde SQL Server y/o Apache Spark. Administrará datos almacenados en HDFS desde SQL Server como si fueran datos relacionales. Implementará análisis avanzados. soluciones a través del aprendizaje automático y la IA Exponga diferentes fuentes de datos como una única fuente lógica mediante la virtualización de datos. Nota de contenido: 1. What Are Big Data Clusters? -- 2. Big Data Cluster Architecture -- 3. Installation, Deployment, and Management of Big Data Clusters -- 4. Loading Data into Big Data Clusters -- 5. Querying Big Data Clusters through T-SQL -- 6. Working with Spark in Big Data Clusters -- 7. Machine Learning on Big Data Clusters -- 8. Create and Consume Big Data Cluster Apps. Tipo de medio : Computadora Summary : Get a head-start on learning one of SQL Server 2019's latest and most impactful features—Big Data Clusters—that combines large volumes of non-relational data for analysis along with data stored relationally inside a SQL Server database. This book provides a first look at Big Data Clusters based upon SQL Server 2019 Release Candidate 1. Start now and get a jump on your competition in learning this important new feature. Big Data Clusters is a feature set covering data virtualization, distributed computing, and relational databases and provides a complete AI platform across the entire cluster environment. This book shows you how to deploy, manage, and use Big Data Clusters. For example, you will learn how to combine data stored on the HDFS file system together with data stored inside the SQL Server instances that make up the Big Data Cluster. Filled with clear examples and use cases, this book provides everything necessaryto get started working with Big Data Clusters in SQL Server 2019 using Release Candidate 1. You will learn about the architectural foundations that are made up from Kubernetes, Spark, HDFS, and SQL Server on Linux. You then are shown how to configure and deploy Big Data Clusters in on-premises environments or in the cloud. Next, you are taught about querying. You will learn to write queries in Transact-SQL—taking advantage of skills you have honed for years—and with those queries you will be able to examine and analyze data from a wide variety of sources such as Apache Spark. Through the theoretical foundation provided in this book and easy-to-follow example scripts and notebooks, you will be ready to use and unveil the full potential of SQL Server 2019: combining different types of data spread across widely disparate sources into a single view that is useful for business intelligence and machine learning analysis. You will: Install, manage, and troubleshoot Big Data Clusters in cloud or on-premise environments Analyze large volumes of data directly from SQL Server and/or Apache Spark Manage data stored in HDFS from SQL Server as if it were relational data Implement advanced analytics solutions through machine learning and AI Expose different data sources as a single logical source using data virtualization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

The Biml Book / Leonard, Andy  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : The Biml Book : Business Intelligence and Data Warehouse Automation Tipo de documento: documento electrónico Autores: Leonard, Andy, ; Currie, Scott, ; Alley, Jacob, ; Andersson, Martin, ; Avenant, Peter, ; Fellows, Bill, ; Peck, Simon, ; Smith, Reeves, ; Sondak, Raymond, ; Weissman, Benjamin, ; Wilhelmsen, Cathrine, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berkeley, CA : Apress Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXXVII, 484 p. 260 ilustraciones, 251 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-1-4842-3135-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Aprenda el lenguaje de marcado de Business Intelligence (Biml) para automatizar gran parte del trabajo manual y repetitivo que implica la integración de datos. Le enseñamos cómo crear marcos y utilizar funciones avanzadas de Biml para sacar más provecho de SQL Server Integration Services (SSIS), Transact-SQL (T-SQL) y SQL Server Analysis Services (SSAS) de lo que jamás creyó posible. La primera parte del libro comienza con lo básico: configurar su entorno de desarrollo, sintaxis Biml y conceptos básicos de secuencias de comandos. Ya sea principiante o experto en Biml, la siguiente parte del libro lo guía a través del proceso de uso de Biml para crear un marco que capture tanto sus patrones de diseño como su gestión de ejecución. Los patrones de diseño son bloques de código reutilizables que estandarizan el enfoque que utiliza para realizar ciertos tipos de integración de datos, registro y otras funciones de datos clave. Los patrones de diseño resuelven problemas comunes que se encuentran al desarrollar soluciones de integración de datos. Como no es necesario crear el código desde cero cada vez, los patrones de diseño mejoran su eficiencia como desarrollador de Biml. Además de aprovechar los patrones de diseño en su marco, aprenderá cómo crear un almacén de metadatos sólido y cómo empaquetar su marco en paquetes Biml para implementarlo dentro de su empresa. En la última parte del libro, le enseñamos funciones y capacidades de Biml más avanzadas, como desarrollo SSAS, recetas T-SQL, generación automática de documentación y solución de problemas de Biml. Lo que aprenderá: Dominar los conceptos básicos del lenguaje de marcado de Business Intelligence (Biml). Estudiar patrones para automatizar la generación de paquetes SSIS. Construir un marco Biml. Importar y transformar esquemas de bases de datos. Automatizar la generación de scripts y proyectos. Nota de contenido: Foreword -- Introduction.-.- Part I: Learning Biml.- 1. Biml Tools -- 2. Introduction to the Biml Language -- 3. Basic Staging Operations -- 4. Importing Metadata -- 5. Reusing Code, Helper Classes, and Methods.-.-Part II: Biml Frameworks -- 6. A Custom Biml Framework -- 7. Using Biml as an SSIS Design Patterns Engine -- 8. Integration with Custom SSIS Execution Framework -- 9. Metadata Automation -- 10. Advanced Biml Frameworks and BimlFlex.-.- Part III: Biml Topics.- 11. Biml and Analysis Services -- 12. Biml for T-SQL and other little helpers -- 13. Documenting Your Biml Solution -- 14. Troubleshooting Metadata -- 15. Troubleshooting Biml.-.- Part IV: Appendices -- 16. A. Source Control -- 17. B. Parallel Load Patterns in Biml -- 18. C. Metadata Persistence. Tipo de medio : Computadora Summary : Learn Business Intelligence Markup Language (Biml) for automating much of the repetitive, manual labor involved in data integration. We teach you how to build frameworks and use advanced Biml features to get more out of SQL Server Integration Services (SSIS), Transact-SQL (T-SQL), and SQL Server Analysis Services (SSAS) than you ever thought possible. The first part of the book starts with the basics—getting your development environment configured, Biml syntax, and scripting essentials. Whether a beginner or a seasoned Biml expert, the next part of the book guides you through the process of using Biml to build a framework that captures both your design patterns and execution management. Design patterns are reusable code blocks that standardize the approach you use to perform certain types of data integration, logging, and other key data functions. Design patterns solve common problems encountered when developing data integration solutions. Because you do not have to build the code from scratch each time, design patterns improve your efficiency as a Biml developer. In addition to leveraging design patterns in your framework, you will learn how to build a robust metadata store and how to package your framework into Biml bundles for deployment within your enterprise. In the last part of the book, we teach you more advanced Biml features and capabilities, such as SSAS development, T-SQL recipes, documentation autogeneration, and Biml troubleshooting. What You'll Learn: Master the basics of Business Intelligence Markup Language (Biml) Study patterns for automating SSIS package generation Build a Biml Framework Import and transform database schemas Automate generation of scripts and projects. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] The Biml Book : Business Intelligence and Data Warehouse Automation [documento electrónico] / Leonard, Andy, ; Currie, Scott, ; Alley, Jacob, ; Andersson, Martin, ; Avenant, Peter, ; Fellows, Bill, ; Peck, Simon, ; Smith, Reeves, ; Sondak, Raymond, ; Weissman, Benjamin, ; Wilhelmsen, Cathrine,  . -  1 ed.  . - Berkeley, CA : Apress, 2017 . - XXXVII, 484 p. 260 ilustraciones, 251 ilustraciones en color. ISBN : 978-1-4842-3135-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Aprenda el lenguaje de marcado de Business Intelligence (Biml) para automatizar gran parte del trabajo manual y repetitivo que implica la integración de datos. Le enseñamos cómo crear marcos y utilizar funciones avanzadas de Biml para sacar más provecho de SQL Server Integration Services (SSIS), Transact-SQL (T-SQL) y SQL Server Analysis Services (SSAS) de lo que jamás creyó posible. La primera parte del libro comienza con lo básico: configurar su entorno de desarrollo, sintaxis Biml y conceptos básicos de secuencias de comandos. Ya sea principiante o experto en Biml, la siguiente parte del libro lo guía a través del proceso de uso de Biml para crear un marco que capture tanto sus patrones de diseño como su gestión de ejecución. Los patrones de diseño son bloques de código reutilizables que estandarizan el enfoque que utiliza para realizar ciertos tipos de integración de datos, registro y otras funciones de datos clave. Los patrones de diseño resuelven problemas comunes que se encuentran al desarrollar soluciones de integración de datos. Como no es necesario crear el código desde cero cada vez, los patrones de diseño mejoran su eficiencia como desarrollador de Biml. Además de aprovechar los patrones de diseño en su marco, aprenderá cómo crear un almacén de metadatos sólido y cómo empaquetar su marco en paquetes Biml para implementarlo dentro de su empresa. En la última parte del libro, le enseñamos funciones y capacidades de Biml más avanzadas, como desarrollo SSAS, recetas T-SQL, generación automática de documentación y solución de problemas de Biml. Lo que aprenderá: Dominar los conceptos básicos del lenguaje de marcado de Business Intelligence (Biml). Estudiar patrones para automatizar la generación de paquetes SSIS. Construir un marco Biml. Importar y transformar esquemas de bases de datos. Automatizar la generación de scripts y proyectos. Nota de contenido: Foreword -- Introduction.-.- Part I: Learning Biml.- 1. Biml Tools -- 2. Introduction to the Biml Language -- 3. Basic Staging Operations -- 4. Importing Metadata -- 5. Reusing Code, Helper Classes, and Methods.-.-Part II: Biml Frameworks -- 6. A Custom Biml Framework -- 7. Using Biml as an SSIS Design Patterns Engine -- 8. Integration with Custom SSIS Execution Framework -- 9. Metadata Automation -- 10. Advanced Biml Frameworks and BimlFlex.-.- Part III: Biml Topics.- 11. Biml and Analysis Services -- 12. Biml for T-SQL and other little helpers -- 13. Documenting Your Biml Solution -- 14. Troubleshooting Metadata -- 15. Troubleshooting Biml.-.- Part IV: Appendices -- 16. A. Source Control -- 17. B. Parallel Load Patterns in Biml -- 18. C. Metadata Persistence. Tipo de medio : Computadora Summary : Learn Business Intelligence Markup Language (Biml) for automating much of the repetitive, manual labor involved in data integration. We teach you how to build frameworks and use advanced Biml features to get more out of SQL Server Integration Services (SSIS), Transact-SQL (T-SQL), and SQL Server Analysis Services (SSAS) than you ever thought possible. The first part of the book starts with the basics—getting your development environment configured, Biml syntax, and scripting essentials. Whether a beginner or a seasoned Biml expert, the next part of the book guides you through the process of using Biml to build a framework that captures both your design patterns and execution management. Design patterns are reusable code blocks that standardize the approach you use to perform certain types of data integration, logging, and other key data functions. Design patterns solve common problems encountered when developing data integration solutions. Because you do not have to build the code from scratch each time, design patterns improve your efficiency as a Biml developer. In addition to leveraging design patterns in your framework, you will learn how to build a robust metadata store and how to package your framework into Biml bundles for deployment within your enterprise. In the last part of the book, we teach you more advanced Biml features and capabilities, such as SSAS development, T-SQL recipes, documentation autogeneration, and Biml troubleshooting. What You'll Learn: Master the basics of Business Intelligence Markup Language (Biml) Study patterns for automating SSIS package generation Build a Biml Framework Import and transform database schemas Automate generation of scripts and projects. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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