如今，在你創(chuàng)建軟件解決方案時，令人感到不快的不僅數(shù)據(jù)方面的潛在問題，還可能 遇到高級數(shù)據(jù)分析，或是只有機器學習才能解決的復雜問題。但問題是，軟件開發(fā)領(lǐng) 域與大數(shù)據(jù)和高級數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域差不多相隔幾個光年，這兩個領(lǐng)域的人使用著不同的 軟件、不同的名詞，而且在多數(shù)情況下還遵循不同的工程方法，更別說各種方案還具 有多種選擇。對此，本書的目標是為你提供一份銀河系漫游指南，無論面對的是
來自物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器以曲速譯注1產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，還是像冰川一樣沉積著的
歷史數(shù)據(jù)，這份指南都能幫助你從中探尋數(shù)據(jù)洞察力并找明方向。

本書在結(jié)構(gòu)設計上以數(shù)據(jù)管道作為內(nèi)容主線，包括數(shù)據(jù)攝取、處理、存儲，以及實 時（熱數(shù)據(jù)）和批量（冷數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)處理路徑。在沿著數(shù)據(jù)管道前行的途中，各種 Azure服務將成為旅途中的指引，這些服務可能會在一章或多個章節(jié)中出現(xiàn)。我們還 會針對數(shù)據(jù)管道中的特定步驟，對需要考慮的服務和工具進行詳細介紹�；蛘�，你也 可以換種方式思考，將這些服務和工具看作是數(shù)據(jù)分析管道中每個環(huán)節(jié)的工具箱，然 后就此得出類似這樣的問答：對于長期數(shù)據(jù)存儲，我該使用哪項Azure服務？對此， 我們在本書中會向你展示如何使用Azure存儲和Azure數(shù)據(jù)湖存儲，那么對于流數(shù)據(jù)的 存儲呢？本書將為你介紹包括Azure流分析、結(jié)合Storm或Spark的Azure HDInsight以 及Event Processor Host，并展示如何編寫相關(guān)代碼。
當然，如果你心中沒有目的地，這份地圖就會顯得無聊很多，為了讓我們的旅途更有 趣，我們需要一個目標在Azure中構(gòu)建一個數(shù)據(jù)分析管道。對此，本書通過一個 機場數(shù)據(jù)管理的虛擬業(yè)務場景，結(jié)合該場景所需的所有示例數(shù)據(jù)和代碼，幫助你理解Azure的各項數(shù)據(jù)分析服務。

請你像閱讀旅游指南一樣使用本書，可以從頭讀到尾，也可以根據(jù)興趣選擇幾個領(lǐng) 域深入了解。在這份旅游地圖上，我們對各種Azure服務和工具都進行了詳細介 紹，沿著它們即可依次構(gòu)建出完整的數(shù)據(jù)管道。在有些場景中，有些內(nèi)容可能略微復 雜、深入或難懂。還有一些部分是簡單但具有針對性的解決方案，它們是專門用于解 決特定問題而設計的，其中可能使用了開源代碼，也可能采用的是Microsoft的最近創(chuàng) 新。無論如何，在本書最后，你將有能力建立屬于自己的銀河系漫游指南，針對 不同目的深入了解如何使用相應的服務和工具，最終得以精通Azure數(shù)據(jù)分析。
本書的排版約定
本書通過不同排版風格表達內(nèi)容，具體說明如下：
斜體字（Italic）
新名詞、URL、電子郵件地址、文件名和文件擴展名。 等寬字體 （Constant width）
用于代碼和段落中引用的代碼片段，如變量或方法名、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)類型、環(huán)境
變量、生命和關(guān)鍵字等。

等寬粗體字 （Constant width） 命令或應該由用戶輸入的文本內(nèi)容。
等寬斜體字（Constant width） 應由用戶提供數(shù)值并進行替換的內(nèi)容，或是應根據(jù)上下文才能確定的內(nèi)容。
使用示例代碼
更多補充資料（包括示例代碼、練習等）可以從這里下載：https://github.com/ ZoinerTejada/mastering-azure-analytics。

本書可以幫助你完成工作任務。通常，對于書中提供的示例代碼，可以直接在自己的 程序和文檔中使用，無需聯(lián)系我們獲取授權(quán)，除非要再次分發(fā)大量示例代碼。具體舉 例來說，如果在編寫程序時使用了本書提供的一部分代碼，不用擔心授權(quán)問題；但如 果要把O Reilly系列圖書中的示例代碼以CD-ROM等方式銷售或分發(fā)，則需要獲得我 們的授權(quán)；在解答問題時如需引用本書提供的代碼，不需要授權(quán)；但如果是在你的產(chǎn) 品文檔中使用本書的任意代碼，則必須獲得授權(quán)。

雖然并不要求，但我們感謝你能夠引用本書。引用格式一般會包含書名、作者、出 版商和ISBN，例如：Mastering Azure Analytics by Zoiner Tejada（OReilly）。 Copyright 2017 Zoiner Tejada，978-1-491-95665-6。
如果你認為自己在使用示例代碼時超出了上述許可范圍，敬請發(fā)郵件聯(lián)系我們
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OReilly Safari
Safari（曾用名：Safari圖書在線）是一個針對企業(yè)、政府、教育工作者和個人的會員 制技術(shù)培訓和內(nèi)容參考平臺。

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致謝
編寫這樣一本內(nèi)容覆蓋廣泛的書，離不開身后的大量支持，在本書撰寫過程中，我很 榮幸能夠得到許多專家的幫助。在此，我要感謝Lynn Langit，她精準地指出了書中所 有含糊或表述不清的內(nèi)容，在這樣嚴格要求的壓力與挑戰(zhàn)下，本書才能以如此完美的 質(zhì)量展現(xiàn)給大家。同時，我也很榮幸獲得了來自Microsoft工程師的技術(shù)審閱，感謝 Nishant Thacker、Ted Way和Rama Ramani以其杰出的技術(shù)水平為本書所付出的努力。
我要向Azure MVP社區(qū)的特別一員Tom Kerkhove表示感謝。感謝你在代碼測試中一絲 不茍地專注于細節(jié)并認真修改，從而使讀者能夠獲得更好的體驗。

感謝Matt Winkler給我指明了從當年的工作流如何轉(zhuǎn)向如今全新數(shù)據(jù)世界的道路，當 然，他也教會了我如何從消防栓取水喝。

我還要在這里向我的編輯Shannon Cutt表示感謝，在過去的一年多里，他一直提供著 細致、明慧和有益的支持。與此同時，最值得感謝的還有Kristen Brown，每當我指尖 的鍵盤無法跟上思想的步伐時，他都能及時幫我記錄下所有想法。感謝你們讓我的首 本OReilly著作成為了如此美妙的體驗。
最后，我要感謝我的妻子Ashley，她與我一同編寫此書，默默忍受了無數(shù)個夜晚 和無聊的周末，她的理解和耐心是愛我的最好表達。