Azure HDInsight

《使用Azure HDInsight处理大数据-2017》专注于如何利用Azure HDInsight进行大数据处理。在深入讨论之前，需要理解几个关键概念和组件。Azure HDInsight是微软Azure云平台上的一项服务，用于在云中部署和管理Hadoop集群。Hadoop基于HDFS分布式文件系统和MapReduce编程模型，允许存储和处理大数据。该书探讨了Hadoop生态系统中的各种工具和库，如Hive、Pig、HBase等，以及Azure HDInsight的优势，如高度可扩展性和与Azure生态的集成。

SQL Azure 数据库为应用程序提供了一种灵活、可扩展的云数据存储解决方案。 本指南帮助熟悉 SQL Server 的开发人员和数据库管理员快速掌握 SQL Azure，内容涵盖从基础知识到高级功能的完整介绍，帮助您快速了解和使用微软云数据库服务。

这个软件是在Azure命令行客户端上进行的一个轻量级封装。它允许用户通过MATLAB直接与Azure资源进行交互，类似于通过命令行完成的方式。在MATLAB中执行系统命令非常简便，比如执行类似 'az acr list' 的Azure CLI命令，并返回命令的状态和输出，通常是JSON格式。这个软件的主要目的是为MATLAB用户提供一个简便的工具，可以方便地创建和执行命令序列，同时支持命令选项和参数的自动补全。所有组、子组和命令的帮助文档都可以本地获取，无需使用CLI。返回的JSON数据会被解码为MATLAB变量，方便用户在后续命令中使用这些信息。

Azure Cosmos DB JavaScript SDK 现已迁移至新仓库：https://github.com/Azure/azure-sdk-for-js该项目提供 JavaScript 和 Node.js SDK 库、示例、工具和实用程序。使用示例：1. 安装 SDK：npm install @azure/cosmos 2. 初始化客户端：js const { CosmosClient } = require('@azure/cosmos'); const client = new CosmosClient({ endpoint, key }); const databaseDefinition = { id: 'sample-database' };

Windows Azure的关键优势之一是通过动态适应需求变化来实现弹性扩展。单个SQL Azure数据库在大小和事务吞吐量方面有限。为了增加容量，必须将数据分区到多个SQL Azure数据库中。要释放容量，必须将多个SQL Azure数据库合并为一个。这种方法被称为数据库分片。SQL Azure Federations是SQL Azure数据库的一个集成功能，显著简化了数据库分片的实现。

Apache Spark Streaming与Azure Event Hubs集成指南提供了详细的方法，帮助用户理解如何高效处理和分析实时数据流。Azure Event Hubs作为微软的大数据服务，提供高吞吐量的数据摄取能力，非常适合大规模实时数据处理场景。集成的关键在于Spark Streaming的DStream概念，它使应用程序能够以微批处理的方式处理连续的数据流。Spark Streaming与Event Hubs的结合不仅提供了简单的并行性，还确保了数据处理的顺序性，并且能够轻松访问序列号和元数据。部署和连接到Event Hubs的具体步骤将在文档的“Deploying”子节中详细说明。

Microsoft JDBC驱动程序3.0支持SQL Server和SQL Azure数据库连接。