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标题:2017腾讯云11.11大促 给你实实在在的优惠
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我正在尝试用开源框架来做ETL,我听说过两件事,Apache Beam和Apache Airflow,这两件事最适合整个ETL或ELT,比如Talend、Azure Data Factory等,事实上,我正在尝试用云数据仓库(redshift、azure数据仓库、雪花等)来做所有的事情。哪一个对这些类型的工作更好,如果我能在这两个框架之间进行一些比较,那就太好了。提前谢谢。
我的任务是设计一个Kimball风格的数据仓库。它将位于Server中的prem上。组织物理实现的最佳做法是什么?也就是说,数据仓库是否应该是一个单一的数据库,使用模式来分隔每个数据集市(并且将所有维度都放在自己的模式中,以帮助“驱动”跨市场的重用)?或者,每个数据集市是否应该是自己的数据库(强制所有维度都存在于一个单独的数据库中)?
如果我使用云平台进行数据仓库,比如Azure SQL DB (例如,使用托管实例来允许跨数据库查询),这个决策是否重要?
我使用Server管理演播室在Azure数据仓库上生成脚本。我选择了Edition Azure数据仓库,它在脚本下面生成,如果它存在,可以删除表并创建表。但是,脚本无法通过验证。请参阅下面的错误信息。
DROP TABLE IF EXISTS Table1
GO
错误消息:
在行: 2处解析错误,列: 12:在“IF”附近的语法不正确。