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使用Airflow来调度Data Lake Analytics的任务

今天我们来介绍一下使用Airflow来调度 DataLakeAnalytics(后面简称DLA)的任务执行。DLA作为一个数据湖的解决方案,客户有每天周期性的调度一些任务从DLA查询数据回流到业务系统的需求。

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基于 DataLakeAnalytics 的数据湖实践

随着软硬件各方面条件的成熟,数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是,数据湖不需要专门的“入仓”的过程,数据在哪里,我们就从哪里读取数据进行分析。这样的好处在于:一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算,而需要分析的时候又可以分析;另一方面,因为省去了入仓的流程,对于中小型企业来说人员投入更少,更容易上手。

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