In deze uitgebreide blog kun je lezen hoe jij Azure Data Factory kunt gebruiken om gegevensbeheer te vereenvoudigen en te versnellen. Deze blog omvat de basisprincipes tot de geavanceerde functies. Je zult zien hoe de wereld van gegevensintegratie en -transformatie in elkaar zit, hoe jij je kunt voorbereiden op het Microsoft Data Engineer Associate-certificaat en hoe je de beste werkwijze voor Azure Data Factory kunt implementeren.
Gegevensbeheer met Azure Data Factory
Azure Data Factory is een clouddienst die ontworpen is om gegevensintegratie te vereenvoudigen en te versnellen. Hiermee kunnen bedrijven gegevens verzamelen, transformeren en laden vanuit verschillende bronnen naar verschillende bestemmingen in de cloud of op locatie (on-premises). Azure Data Factory is een van de belangrijkste hulpmiddelen van Microsoft en biedt een grote hoeveelheid aan mogelijkheden voor het beheren van gegevens.
Met het Azure Data Engineer Associate-certificaat kunnen data engineers aantonen dat ze de kennis en vaardigheden bezitten om Azure Data Factory optimaal te gebruiken. Om dit certificaat te verdienen moet je het bijbehorend examen goed afronden. Je kunt je hierop voorbereiden door de Data Engineering on Microsoft Azure (DP-203)-training te volgen.
Het behalen van het Azure Data Engineer Associate-certificaat
Als je geïnteresseerd bent in het behalen van het Azure Data Engineer Associate-certificaat en andere certificaten, dan is het belangrijk om het onderwerp te begrijpen en je voor te bereiden op de examens. Microsoft biedt verschillende bronnen om je te helpen bij het voorbereiden, waaronder officiële examengidsen en praktijkexamens. Als IT-opleider bieden wij klassikale en virtuele trainingen en zelfstudiepakketten om jou te helpen om certificaten te behalen.
Een goede manier om je voor te bereiden op het Azure Data Engineer Associate certificaat is door te leren hoe je Azure Data Factory kunt gebruiken. Door te begrijpen hoe dit hulpmiddel werkt, kun je gegevensintegratie- en transformatietaken efficiënter uitvoeren en betere oplossingen bouwen voor je organisatie.
Overzicht van de belangrijkste componenten van Azure Data Factory
Azure Data Factory is opgebouwd uit verschillende componenten die samenwerken om gegevensintegratie- en transformatietaken uit te voeren. Hieronder is een overzicht van de belangrijkste componenten van Azure Data Factory, klik op de termen voor meer informatie.
Een pijplijn is een reeks activiteiten die ontworpen is om gegevens van de ene bron naar de andere te verplaatsen. Pijplijnen kunnen worden gebruikt om gegevens te transformeren, te filteren en te sorteren voordat ze naar hun bestemming worden verplaatst.
Activiteiten zijn de bouwstenen van pijplijnen en zijn ontworpen om specifieke taken uit te voeren, zoals het kopiëren van gegevens van een bron naar een doel of het transformeren van gegevens met behulp van een mapping.
Datasets vertegenwoordigen de gegevensbronnen en -bestemmingen die gebruikt worden in pijplijnen. Elke dataset bevat informatie over de bron- of doellocatie, het schema en de gegevenstypen.
Triggers worden gebruikt om pijplijnen te starten op basis van een bepaald schema. Triggers kunnen worden ingesteld om pijplijnen automatisch uit te voeren op bepaalde tijdstippen of wanneer bepaalde gebeurtenissen zich voordoen.
Je eerste pijplijn in Azure Data Factory creëren
Nu we een idee hebben van de componenten van Azure Data Factory, kunnen we een eenvoudige pijplijn bouwen om gegevens van een bron naar een doel te verplaatsen. Laten we een pijplijn maken om gegevens te kopiëren van een SQL Server-database naar een data lake.
Klik op de afbeeldingen voor meer informatie.
Stap 1: Maak een nieuwe pijplijn in Azure Data Factory en geef deze een naam.
Stap 2: Voeg een activiteit toe aan de pijplijn om gegevens te kopiëren van de SQL Server-database. Configureer de activiteit om de gegevens naar het data lake te kopiëren.
In de editor zijn de volgende zaken te vinden:
- Alle activiteiten die binnen de pijplijn gebruikt kunnen worden.
- Het canvas van de editor. Dit is waar de activiteiten worden weergegeven wanneer ze aan de pijplijn worden toegevoegd.
- Het deelvenster met configuratiemogelijkheden voor parameters, variabelen, algemene instellingen en uitvoer.
- Het deelvenster met eigenschappen waarin de naam van de pijplijn, (optionele) beschrijving en eventuele aantekeningen toegevoegd kunnen worden. In dit deelvenster worden ook alle gerelateerde objecten voor de pijplijn weergegeven.
Stap 3: Voeg een tweede activiteit toe aan de pijplijn om de gegevens in het data lake te transformeren. Configureer de activiteit om de gegevens te filteren en te sorteren.
Stap 4: Voeg een derde activiteit toe aan de pijplijn om de gegevens naar de uiteindelijke bestemming te verplaatsen.
Stap 5: Configureer een trigger om de pijplijn automatisch uit te voeren op een bepaald tijdstip. Je kunt ervoor kiezen om een specifieke begindatum en een eventuele einddatum in te stellen en hoe vaak de opdracht herhaald moet worden.
Gegevensintegratie en -transformatie met Azure Data Factory
Een van de belangrijkste functies van Azure Data Factory is het vermogen om gegevensintegratie- en transformatietaken uit te voeren. Hier zijn enkele van de manieren waarop je Azure Data Factory kunt gebruiken om gegevens te integreren en te transformeren:
Azure Data Factory kan worden gebruikt om gegevens te kopiëren van verschillende bronnen naar verschillende bestemmingen. Dit omvat het kopiëren van gegevens van de locatie (on-premises) naar de cloud en van de ene cloudomgeving naar de andere.
Azure Data Factory kan worden gebruikt om gegevens te transformeren met behulp van verschillende transformatiehulpmiddelen, zoals mapping en filteren. Dit stelt je in staat om gegevens te verwerken voordat ze naar hun uiteindelijke bestemming worden verplaatst.
Azure Data Factory kan worden gebruikt om gegevens te integreren van verschillende bronnen, waaronder on-premises en cloudgebaseerde oplossingen. Dit omvat het integreren van gegevens van verschillende databronnen, zoals SQL Server, Oracle en MySQL.
Gegevensorkestratie met Azure Data Factory
Azure Data Factory kan ook worden gebruikt voor gegevensorkestratie, waaronder het plannen en beheren van data workflows. Hier zijn enkele van de manieren waarop je Azure Data Factory kunt gebruiken voor gegevensorkestratie:
Azure Data Factory kan worden gebruikt om data workflows in te plannen en op te starten op basis van een schema. Dit omvat het plannen van workflows om gegevens te kopiëren en te transformeren op bepaalde tijdstippen of wanneer bepaalde gebeurtenissen zich voordoen.
Azure Data Factory biedt hulpmiddelen waarmee je de prestaties van data workflows kunt volgen en problemen kunt oplossen. Dit omvat het volgen van de voortgang van data workflows en het oplossen van problemen die zich voordoen.
Azure Data Factory kan worden gebruikt om data workflows te schalen op basis van de behoeften van je organisatie. Dit omvat het automatisch opschalen van data workflows om te voldoen aan de vraag naar gegevensverwerking.
Bewaking en probleemoplossing van Azure Data Factory
Azure Data Factory biedt ook hulpmiddelen voor het bewaken en oplossen van problemen met data workflows. Hier zijn enkele van de manieren waarop je Azure Data Factory kunt gebruiken om problemen te voorkomen en op te lossen:
Azure Data Factory biedt uitgebreide hulpmiddelen waarmee je de prestaties van data workflows in een logboek kunt registreren om daarmee problemen op te lossen. Dit omvat het volgen van de voortgang van data workflows en het oplossen van problemen die zich voordoen.
Azure Data Factory biedt foutopsporingshulpprogramma’s waarmee je problemen met data workflows kunt identificeren en oplossen. Dit omvat het opsporen van fouten in data pipelines en het oplossen van eventuele problemen.
Azure Data Factory biedt mogelijkheden om problemen met data workflows te voorkomen. Dit omvat het instellen van waarschuwingen voor problemen en het implementeren van beste praktijken voor gegevensintegratie en -transformatie.
Aanbevolen methodes voor Azure Data Factory
Er zijn enkele methodes die je kunt volgen om ervoor te zorgen dat jouw Azure Data Factory workflows efficiënt en effectief zijn. Hier zijn enkele van de belangrijkste methodes:
Zorg ervoor dat je gegevensbeveiligingsprotocollen implementeert om ervoor te zorgen dat de gegevens goed beveiligd zijn tijdens de gegevensintegratie- en transformatieprocessen.
Ontwerp jouw Azure Data Factory workflows om schaalbaar te zijn zodat ze aangepast kunnen worden aan de behoeften van jouw organisatie.
Optimaliseer de prestaties van de Azure Data Factory workflows door middel van technieken om de prestaties af te stemmen. Bijvoorbeeld door het minimaliseren van de gegevensoverdracht en door het te beperken van het parallel uitvoeren van activiteiten.
Tips om jou voor te bereiden op het Microsoft Data Engineer-certificeringsexamen
Als jij gemotiveerd bent om het Azure Data Engineer Associate-certificaat (of ander certificaat) te behalen, dan is het belangrijk om je goed voor te bereiden op het examen. Hier zijn enkele tips om jou hierbij te helpen:
Gebruik de Microsoft-examengidsen om je voor te bereiden op het examen. Deze gidsen bevatten informatie over de examenvragen en de kennis die je nodig hebt om het examen goed af te ronden.
Volg klassikale of virtuele trainingen om jouw vaardigheden te verbeteren en je voor te bereiden op het examen. Wij bieden verschillende klassikale en virtuele trainingen die je kunt volgen om je Azure Data Factory-vaardigheden te verbeteren. Als jij liever op jouw eigen manier wilt leren, dan mag je er ook voor kiezen om gebruik te maken van een zelfstudiepakket.
Je kunt ook gebruikmaken van oefenexamens die jou helpen om je goed voor te bereiden op het examen. Dit geeft je een idee van wat jij kunt verwachten tijdens het examen en helpt jou om te kijken welke onderdelen van het examen je goed beheerst en welke onderdelen meer aandacht nodig hebben.
Conclusie
Azure Data Factory is een krachtig hulpmiddel voor gegevensintegratie en -transformatie. Door je hierin te verdiepen en de juiste certificaten te verdienen, zul je ontdekken hoe jij efficiënt met gegevens om kunt gaan en zul jij jouw carrière als data engineer bevorderen.
Klik op de oranje knop om vrijblijvend contact met ons op te nemen!
