Por si no lo habíais visto ya, aquí os dejo un video de Chanel9 que entrevista a Christian Kleinerman (Product Unit Manager for Madison Project) en el que explica el siguiente movimiento de Microsoft en grandes entornos DW utilizando computación paralela (MPP).

http://channel9.msdn.com/posts/Charles/Christian-Kleinerman-Introduction-to-SQL-Server-Project-Madison/

0 Shares:
Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

You May Also Like

Cálculos de tiempo personalizados en SSAS Multidimensional

Si para ciertas cuentas no queremos sumar en los cálculos temporales, sino hacer otra operación, por ejemplo, la media, podemos definir una columna (TBAverage) que para cada cuenta indique si suma (0) o hace la media (1). La usaremos en el cubo como una medida que comprobaremos para cada nivel para detectar si esa cuenta debe sumar o hacer la media para los cálculos temporales.

Expresiones, parámetros y funciones en Azure Data Factory

Hay ocasiones, cuando estamos construyendo pipelines con Azure Data Factory, que queremos repetir patrones para extraer y procesar la información cambiando de manera dinámica, en tiempo de ejecución, valores, orígenes/destinos de los datasets, incluso los mismos linked services. Esto es posible mediante el uso de parámetros, expresiones y funciones. Vamos a ver cómo implementarlo con un ejemplo práctico en el que se nos plantea el siguiente supuesto. Se nos ha pedido que extraigamos todos los días los datos del día anterior de distintas tablas del DW a ficheros en un blob storage que además se nombre como la tabla de origen. Si no pudiéramos utilizar contenido dinámico tendríamos que crear dos datasets (uno de origen y otro de destino) y añadir una actividad de copia por cada tabla a exportar.