Azure Data Lake アップデートアナウンス

2016年5月13日 [Azure Data Lake update announcement] 粗訳

Azure Data Lake エンジニアチームは、サービスをより洗練させ、最近のいくつかのアップデートでは、全体の基本的な改善を提供しました。以下のリリースノートでは、すべての更新の詳細をお読みになれます:

これらの更新の中で、以下の点で、注目していただきたいことがいくつかあります:

  • U-SQL スクリプトが出力を Azure Storage blobに送信する際、他のツールとのよりよい互換性を提供します
  • Azure SDK には、Azure Data Lake Tools for Visual Studio が含まれます。これは、以前よりも簡単に、必要なツールを一カ所から入手できることを意味します。
  • Azure Data Lake Store と Azure Data Lake Analytics は、診断ログの保存をサポートしています。これは、サービルが利用されているか?の監査を行う際に、非常に便利です。

Data Lake Store、Data Lake Analytics 、Azure HDInsight に関する技術文書は、Azure Data Lake blog (英語)でご覧いただけます。もし、ご提案やフィードバックがある場合は、feedback ページ (英語)にて、エントリーを作成してください。Data Lake ついてのご質問は、MSDN forum (英語)にてお願いします。

Data Factory 向けの新しい 監視・管理ユーザーインターフェース リリース

2016年2月12日 [New Data Factory monitoring and management UI now available] 粗訳

一般公開を開始した Azure Data Factory 向けの新しい監視・管理ユーザーインターフェースをお試しください。エラーの発見と修正、パイプラインの中断・再開が簡略化されており、また、新しいトラブルシューティングビュー、グローバルタイムフィルタ-、警告の簡単な管理が追加されています。一度にすべてのデータパイプラインを監視・管理できるこのシンプルで直感的なインターフェースをご利用くださいAzure portal より Azure Data Factory のリンク をクリックすることで、新しい監視ユーザーインターフェースへのアクセスができます。

Visual Studio 向けAzure Data Lake ツール:12月アップデート

2016年1月8日 [Azure Data Lake tools for Visual Studio: December update] 粗訳

Azure Deta Lake 開発者向けに、開発者エクスペリエンスの改善を実施しました。12に月追加されたのは以下の機能です。

U-SQL ローカル実行の拡張

U-SQL ローカル実行のための DataRout の構成変更。設定するには、Menu > Data Lake > Options and Settings をクリックします。

サーバーエクスプローラでのローカル開発でのエクスペリエンスは、クラスター開発のエクスペリエンスと同一です。メタデータの作成および削除オペレーションを、データベース、アセンブリ、スキーマ、テーブルに対して実行できます。

Server Explorer Expeirence for Local Run[1]

エラーメッセージスクリーンアップデート

以下の画像の表示のとおり、より明確にジョブエラーが参照できます:

Error Message Update

* カラムの拡張

*にむけたカラムの拡張のため、エディタでのサポートを追加しました。カーソルでポイントすることにより、(ネームスペースを追加したC#のように)ヒントを参照できます。カラムを拡張するために、C#同様のショートカット(Alt + シフト + F10)も使えます。

Expand Columns[1]

Azure Data Lake ストア、および、 Azure Data Lake 分析のAzure Data Factory との統合

2015年11月18日 [Azure Data Lake Store and Azure Data Lake Analytics integration with Azure Data Factory] 粗訳

新しくリリースしたパブリックプレビューサービスである、Azure Data Lake Store (英語)とAzure Data Lake Analytics (英語)は、ビッグデータの加工と分析のシンプル化、ダイナックなスケールとよりアクセス可能な仕組みを提供します。様々なデータソースを Data Lakeに双方向に移動するために、データパイプラインを作成する手段として Azure Data Factory (英語)をお使いいただけます。また、Data Lake 分析を使って、クエリーを実行できます。

これらの作業は、簡単にData Factoryパイプラインに組み込め、ご使用中のビッグデータワークロードと同様に、一カ所でスケジューリング、管理、モニタングができることを意味します。

Data Factory の試用し、パイプラインの構築を開始するには、Azure Data Factory のラーニング パス  をご参照ください。もし、Data Factoryについて、機能についてご要望やフィードバックがありましたら、Azure Data Factory (英語)をご訪問ください。