はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake Analytics でデータを分析してみよう ( 後編 ) ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日の中編では、Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回も引き続き U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えします。  

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake に HDInsight(Hadoop、Storm、Spark 等 ) からアクセスしてみよう ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。前々回の記事と前回の記事では、Azure Data Lake Analytics を用いて分析を行う際の手順やポイント、Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回は、 Azure における PaaS 版の Hadoop である HDInsight から  Azure Data Lake Store にアクセスする際の手順やポイントについてお伝えします。

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake Analytics でデータを分析してみよう ( 中編 ) ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日の前編では、 Azure Data Lake Analytics  の作成方法と U-SQL  スクリプトのコーディング、実行に用いるツールについてお伝えしましたが、いかがだったでしょうか ? 今回は Visual Studio を用いて U-SQL をコーディング、実行する際の手順やポイントについてお伝えします。

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はじめての Azure Data Lake ~ Azure Data Lake Analytics でデータを分析してみよう ( 前編 ) ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 清水 みなさん、こんにちは。先日のはじめての Azure Data Lake ~ そもそも Data Lake って何? ~ では、データレイクのコンセプトや Azure Data Lake の概要及びデータウェアハウスとの比較、はじめての Azure Data Lake ~ 環境構築からファイル アップロードまで ~ では、 Azure Data Lake Store にデータを格納する際の手順やポイントについてご紹介しましたが、いかがだったでしょうか?Azure Data Lake Store に格納したデータは、 Azure Data Lake Analytics や HDInsight  等で分析可能ですが、ここでは Azure Data Lake Analytics を用いて分析を行う際の手順やポイントについてお伝えします。前編では、 Azure Data Lake…

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はじめての Azure Data Lake ~ 環境構築からファイル アップロードまで ~

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  Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 西村哲徳 みなさん、こんにちは。はじめての Azure Data Lake シリーズ2回目は、実際に Data Lake Store の環境を構築してファイルをアップロードするまでをご紹介します。「そもそもData Lakeって何 ?」という方は1回目で解説してますのでそちらをご覧ください。 本ブログの内容を試すのに必要なもの Azure アカウント : Data Lake Store は Azure サービスの1つなので Azure アカウントが必要です。まだ持ってない方は 20,500 円分の無料クレジットがつくのでこちらから作成してください。 Visual Studio : ファイルを操作するツールの1つAzure Data Lake Explorerを使うために必要になります。 Community Editionでも構いません。入手方法は後ほど紹介します。  

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はじめての Azure Data Lake ~ そもそも Data Lake って何? ~

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Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 丹羽 勝久 1. はじめに 昨今、クラウドを中心としたトレンドとして、AI、IoT、機械学習などのキーワードが非常に盛んに取り上げられていますが、このような技術、手法が進化すればするほど、扱うデータの量、形態が多様になり、よりデータの蓄積基盤が重要になってきます。これらの領域が扱う大容量のデータ蓄積基盤の1つにデータウェアハウス(DWH)がありますが、このデータウェアハウスと併用して利用するデータレイク基盤が、現在注目されています。 そもそもデータレイク基盤とは何でしょうか?何故、データウェアハウスだけでなく、データレイク基盤も必要なのでしょうか?

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