Data Lake的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

Azure Data Engineering Cookbook - Second Edition: Get well versed in various data engineering techniques in Azure using this rec

為了解決Data Lake的問題，作者 這樣論述：

Nearly 80 recipes to help you collect and transform data from multiple sources into a single data source, making it way easier to perform analytics on the dataKey Features: Build data pipelines from scratch and find solutions to common data engineering problemsLearn how to work with Azure Data Fa

ctory, Data Lake, Databricks, and Synapse AnalyticsMonitor and maintain your data engineering pipelines using Log Analytics, Azure Monitor, and Azure PurviewBook Description: The famous quote ’Data is the new oil’ seems more true every day as the key to most organizations’ long-term success lies in

extracting insights from raw data. One of the major challenges organizations face in leveraging value out of data is building performant data engineering pipelines for data visualization, ingestion, storage, and processing. This second edition of the immensely successful book by Ahmad Osama brings t

o you several recent enhancements in Azure data engineering and shares approximately 80 useful recipes covering common scenarios in building data engineering pipelines in Microsoft Azure.You’ll explore recipes from Azure Synapse Analytics workspaces Gen 2 and get to grips with Synapse Spark pools, S

QL Serverless pools, Synapse integration pipelines, and Synapse data flows. You’ll also understand Synapse SQL Pool optimization techniques in this second edition. Besides Synapse enhancements, you’ll discover helpful tips on managing Azure SQL Database and learn about security, high availability, a

nd performance monitoring. Finally, the book takes you through overall data engineering pipeline management, focusing on monitoring using Log Analytics and tracking data lineage using Azure Purview.By the end of this book, you’ll be able to build superior data engineering pipelines along with having

an invaluable go-to guide.What You Will Learn: Process data using Azure Databricks and Azure Synapse AnalyticsPerform data transformation using Azure Synapse data flowsPerform common administrative tasks in Azure SQL DatabaseBuild effective Synapse SQL pools which can be consumed by Power BIMonitor

Synapse SQL and Spark pools using Log AnalyticsTrack data lineage using Microsoft Purview integration with pipelinesWho this book is for: This book is for data engineers, data architects, database administrators, and data professionals who want to get well versed with the Azure data services for bu

ilding data pipelines. Basic understanding of cloud and data engineering concepts will help in getting the most out of this book.

Data Lake進入發燒排行的影片

低腔壓高濃度過氧化氫混合式火箭引擎之研究

為了解決Data Lake的問題，作者林育宏 這樣論述：

本論文為混合式火箭系統入軌段火箭引擎的前期研究，除了高引擎效率的要求外，更需要精準的推力控制與降低入軌段火箭的結構重量比，以增加入軌精度與酬載能力。混合式火箭引擎具相對安全、綠色環保、可推力控制、管路簡單、低成本等優點，並且可以輕易地達到引擎深度節流推力控制，對於僅能單次使用、需要精準進入軌道的入軌段火箭推進系統有相當大的應用潛力。其最大的優點是燃料在常溫下為固態、易保存且安全，即使燃燒室或儲存槽受損，固態的燃料也不會因此產生劇烈的燃燒而導致爆炸。雖然混合式推進系統有不少優於固態及液態推進系統的特性，相較事先預混燃料與氧化劑的固態推進系統及可精準控制氧燃比而達到高度燃燒效率的液態推進系統，混

合式推進系統有擴散焰邊界層燃燒特性，此因素導致混合式推進系統的燃料燃燒速率普遍偏低，使得設計大推力引擎設計時需要長度較長的燃燒室來提供足夠的燃料燃燒表面積，也導致得更高長徑比的火箭設計。針對此問題，本論文利用渦漩注入氧化劑的方式，增加了氧化劑在引擎內部的滯留時間，並藉由渦旋流場提升氧化劑與燃料的混合效率以及燃料耗蝕率；同時降低引擎燃燒室工作壓力以研究其推進效能，並與較高工作壓力進行比較。本論文使用氮氣加壓供流系統驅動90%高濃度過氧化氫 (high-test peroxide) 進入觸媒床，並使用三氧化二鋁 (Al2O3) 為載體的三氧化二錳 (Mn2O3) 觸媒進行催化分解，隨後以渦漩注入的

方式注入燃燒腔，並與燃料聚丙烯（polypropylene, PP）進行燃燒，最後經由石墨鐘形噴嘴 (bell-shaped nozzle) 噴出燃燒腔後產生推力。實驗部分首先透過深度節流測試先針對原版腔壓40 barA引擎在低腔壓下的氧燃比 (O/F ratio)、特徵速度 (C*)、比衝值 (Isp) 等引擎性能進行研究，提供後續設計20 barA低腔壓引擎的依據，並整理出觸媒床等壓損以及燃燒室等流速的引擎設計轉換模型；同時使用CFD模擬驗證渦漩注射器於氧化劑全流量下 (425 g/s) 的壓損與等壓損轉換模型預測的數值接近 (~1.3 bar)。由腔壓20 barA 引擎的8秒hot-f

ire實驗結果顯示，由於推力係數 (CF) 在低腔壓引擎的理論值 (~1.4) 相較於腔壓40 barA引擎的推力係數理論值 (~1.5) 較低，因此腔壓20 barA引擎的海平面Isp相較於腔壓40 barA引擎的Isp 低了約13 s，但是兩組引擎具有相近的Isp效率 (~94%)，且長時間的24秒hot-fire測試顯示Isp效率會因長時間燃燒而提升至97%。此外，氧化劑流量皆線性正比於推力與腔壓，判定係數 (R2) 也高於99%，實現混合式火箭引擎推力控制的優異性能。透過燃料耗蝕率與氧通量之關係式可知，低腔壓引擎在相同氧化劑通量下 (100 kg/m2s) 較腔壓40 barA引擎降低

了約15%的燃料耗蝕率，因此引擎的燃料耗蝕率會受到腔體壓力轉換的影響而變動，本論文也針對此現象歸納出一校正方法以預測不同腔壓下的燃料耗蝕率，此校正後的關係式可提供未來不同腔壓引擎燃料長度設計上的準則。最後將雙氧水貯存瓶的上游氮氣加壓壓力從約58 barA降低至38 barA並進行8秒hot-fire測試，結果顯示仍能得到與過往測試相當接近的Isp效率 (~94%)，而此特性除了能讓雙氧水及氮氣貯存瓶擁有輕量化設計的可能性，搭配具流量控制的控制閥也有利於未來箭體朝向blowdown type型式的設計，因此雙氧水加壓桶槽上的氮氣調壓閥 (N2 pressure regulator valve)

將可省去，得以降低供流系統的重量，並增加箭體的酬載能力，對於未來箭體輕量化將是一大優勢。

Be Data Driven: How Organizations Can Harness the Power of Data

為了解決Data Lake的問題，作者Morrow, Jordan 這樣論述：

Jordan Morrow is Head of Data, Design and Management Skills at Pluralsight and a global trailblazer in the world of data literacy. He served as the Chair of the Advisory Board for The Data Literacy Project and is an active voice in the data and analytics community. He has helped organizations around

the world, including the United Nations, build and understand data literacy. He is based in Salt Lake City, Utah and is also the author of Be Data Literate (Kogan Page).

海洋酸化對點帶石斑仔稚魚鈣離子運輸以及骨骼鈣化作用的影響

為了解決Data Lake的問題，作者黃辰宏 這樣論述：

根據政府間氣候變化專門委員會（IPCC）的預測，在本世紀末，二氧化碳濃度將提升至500~900 µatm，海水的酸鹼值則下降至7.9~7.7。海洋酸化會造成海水中碳酸鈣（CaCO3）飽和濃度升高，不利碳酸鈣在海水當中產生固態沉澱，並影響貝類以及珊瑚外骨骼的形成。此外，水體酸化可能會影響硬骨魚類的離子調節與發育生長，但並不清楚水體酸化是如何影響海洋硬骨魚類鈣離子的調節恆定性。本實驗比較飼養於正常的海水（pH 8.1）及不同酸化程度的海水（pH 7.8 與 pH 7.4）中40日齡點帶石斑仔稚魚，鈣離子運輸蛋白以及骨骼鈣質代謝相關基因在發育過程中的表現量變化。整體而言，實驗發現在酸化的環境之下仔

稚魚的成長與骨骼鈣離子累積並不會受到影響。然而，根據仔稚魚的離子調節、骨骼形成與鈣離子累積等數據的主成分分析卻顯示，水體酸化會影響整體的離子調節能力發展，以及可能輕微地影響對骨骼鈣離子沉積與再吸收。但是，若是以單一因子或以線性回歸進行分析與比較，則難以界定酸化對任何一組離子調控相關基因，例如細胞基底膜的鈣離子幫浦（pmca）、上皮鈣離子通道（ecac）以及運輸能量來源的鈉鉀離子幫浦基因的直接影響。此外，與骨骼鈣質沉積相關的成骨細胞（bglap）及破骨細胞（ctsk and trap）在海水酸化得情況下也並無獨立的顯著差異。實驗雖然表明在高二氧化碳的水體中，pH下降可能造成仔稚魚離子調節、骨骼形

成與鈣離子累積等因子的相互作用，而導致整體的生理差異。本研究亦顯示，點帶石斑魚仔稚魚的生長對高度酸化條件並不敏感，但此研究不能排除未來海洋酸化對沿海海水中的水產養殖業和野生種群影響的可能性。以目前而言，在海洋酸化的情況之下，硬骨魚的離子調節與鈣離子平衡的調節機制尚不明朗，須待更多研究證明。