微软大数据开发工程师,微软开发人员数量

　　微软大数据开发工程师,微软开发人员数量

　　微软开放了一个大规模的数据处理项目Data Accelerator，本来是内部使用的。自2017年开发以来，该项目已大规模应用于各种微软产品工作管道。根据微软的官方开源博客，数据加速器的一些方法可以更容易地在Apache Spark上构建流媒体管道：

　　即插即用：轻松设置输入源和输出接收器，以便在几分钟内建立管道。数据加速器支持从Eventhub和IoThub获取数据，下载数据到Azure blob、CosmosDB、Eventhub等。

　　无代码体验：您无需编写任何代码就可以设置警报和数据处理。通过规则设计器体验，您可以指定简单的和聚合的数据处理、标记和警报。

　　SQL查询：用SQL ——写复杂的处理，不用Scala工作。的内置扩展性模型也支持用户定义的函数，并利用Azure函数，例如，用于ML流。

　　实时查询：通过运行传入的数据样本，在几秒钟内验证您的查询，从而节省设置和测试管道处理的工作时间。

　　数据加速器不仅仅是EventHub和数据库之间的管道。它允许用户在继续流式传输的同时重塑传入事件，然后将同一事件的不同部分路由到不同的数据存储，同时提供整个管道状态的健康监控和警报。

　　Data Accelerator还提供了配置UI和规则/查询设计器的体验，因此用户无需编写任何代码即可启动并运行。

　　此外，任何处理流数据的人通常需要使用滑动窗口来处理数据，或者处理延迟到达的数据，或者随着时间积累数据。数据加速器支持并简化了这些高级功能的使用。

　　最后，微软提到，Data Accelerator支持dev-test loop的快速验证周期，其中本地采样事件运行的查询可以迭代修正到部署前可用，这可以节省大量测试工作流水线处理的时间。