Working with Azure Cosmos DB: Loading Data

Eğitim Hakkında

Cosmos DB'ye toplu veri yükleme ve geçiş teknikleri

Eğitim, Cosmos DB'ye veri yükleme tekniklerini kapsar: kaynak verinin JSON belgesine dönüştürülmesi, Azure Data Factory Copy Activity ve Mapping Data Flow, SDK bulk mode (AllowBulkExecution), Spark connector ile Databricks/Synapse, MongoDB veya SQL Server'dan taşıma, RU kapasite planlaması, yükleme sırasında 429 yönetimi, partition dağılımı, idempotent upsert, hata kuyruğu ve yükleme sonrası veri doğrulama ile indeks ayarı uygulanır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; günlük konu başlıkları: Yükleme Planı ve Araçlar; Programatik Yükleme ve Doğrulama. Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Seviye

Orta Seviye — Cosmos DB'ye veri yükleme: Data Migration Tool, Data Factory, bulk executor ve change feed ile aktarım

Öğrenme Metodu

Katılımcılar CSV, SQL ve MongoDB kaynaklarından Cosmos DB'ye farklı araçlarla veri yükler ve yükleme süresi ile RU tüketimini karşılaştırır.

Neden Bu Eğitim?

📥Hızlı yükleme

Bulk mode ve paralellikle milyonlarca belgeyi kısa sürede yüklemeyi öğreneceksiniz.

💡RU planlama

Yükleme için geçici RU artırıp sonra düşürerek maliyeti optimize edeceksiniz.

✅Doğrulama

Yükleme sonrası kayıt sayısı ve veri bütünlüğünü sistematik biçimde kontrol edeceksiniz.

Anahtar Konular

Cosmos DB veri yüklemeCosmos DB bulkData Factory Cosmos DBCosmos DB migrationCosmos DB Spark connectorCosmos DB RU planlamaMongoDB Cosmos DB taşımaCosmos DB importAzure veri aktarımıCosmos DB toplu ekleme

“Veriyi taşımak kolaydır; doğru dağıtarak taşımak ustalıktır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Azure aboneliği

Uygulamalar için ücretsiz deneme ya da kurum aboneliği üzerinde kaynak oluşturabilecek bir hesap kullanılır.

2

Cosmos DB temelleri

Container, partition key ve RU kavramları bilinmelidir.

3

Veri formatları

CSV, JSON ve ilişkisel tablo yapısına aşinalık gerekir.

4

Temel kodlama

SDK ile yazılacak yükleme kodunu okuyup çalıştırabilmek yeterlidir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı yükleme planı yapıp Data Factory ile veriyi Cosmos DB'ye aktarabilir.

Modül 1

Yükleme Planlama

Kaynak veriyi belge modeline eşleme
Partition key seçimi ve yükleme dağılımı
Gerekli RU ve süre hesaplama
Geçici RU artırma ve geri alma
Idempotency ve id üretimi
Başarısız kayıtlar için stratejiler

Modül 2

Azure Data Factory ile Yükleme

Linked service ve Cosmos DB dataset
Copy Activity: kaynak ve sink ayarları
Yazma davranışı: insert ve upsert
Yazma toplu iş boyutu ve paralellik
Mapping Data Flow ile dönüşüm
Pipeline hata izleme

Modül 3

Hazır Araçlar

Azure Cosmos DB Data Migration Tool
Azure Database Migration Service for MongoDB
Cosmos DB Emulator ile prova
mongoimport ile MongoDB API'ye yükleme
Azure Storage Explorer ile kaynak dosyalar
Veri dosyası biçimleri: JSON Lines, CSV

Modül 4

Kaynak Sistemlerden Taşıma

SQL Server tablolarından belge dönüşümü
İlişkisel verinin gömülü belgeye dönüşümü
JOIN ile düzleştirme (denormalize)
Tarih ve sayısal tip dönüşümleri
Büyük nesnelerin ayrı depolanması
Çevrimiçi taşıma için change tracking

Günün hedefiKatılımcı SDK bulk mode ve Spark connector ile yükleme yapıp sonuçları doğrulayabilir.

Modül 1

SDK Bulk Mode

AllowBulkExecution ayarı (.NET)
Paralel görevler ve toplu iş boyutu
Python / Java toplu yükleme yaklaşımları
Retry politikası ve 429 yönetimi
Diagnostics ile RU ve gecikme
Bağlantı modu: Direct ve Gateway

Modül 2

Spark ile Yükleme

Azure Cosmos DB Spark connector
Databricks / Synapse üzerinden yazma
Throughput kontrolü: writeThroughputBudget
Partition başına paralellik
Delta Lake kaynağından Cosmos DB'ye
Analitik depo (Synapse Link) genel bakış

Modül 3

Doğrulama ve İndeks Ayarı

Kayıt sayısı karşılaştırması (COUNT)
Örnek belge doğrulaması ve checksum
Yükleme sırasında indeksi kapatıp sonra açma
Partition dağılım kontrolü
Yinelenen kayıt tespiti
Yükleme sonrası RU'yu düşürme

Modül 4

Sürekli Yükleme ve Sorun Giderme

Event Hubs / Functions ile sürekli ekleme
Change feed ile eşitleme
429 ve zaman aşımı hataları
Büyük belge (2 MB) sorunları
Yetki ve güvenlik duvarı sorunları
Uygulamalı yükleme kontrol listesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Yükleme planı

Belge modeli, partition ve RU hesabını içeren yükleme planı hazırlayabilirsiniz.

✅

ADF ile aktarım

Data Factory ile kaynaklardan Cosmos DB'ye veri kopyalayabilirsiniz.

✅

Migration araçları

Data Migration Tool ve DMS seçeneklerini kullanabilirsiniz.

✅

Dönüşüm

İlişkisel veriyi belge modeline dönüştürebilirsiniz.

✅

Bulk mode

SDK bulk mode ile yüksek hızda yükleme yapabilirsiniz.

✅

Spark yükleme

Spark connector ile büyük veri setlerini yazabilirsiniz.

✅

RU yönetimi

Yükleme için RU'yu geçici artırıp maliyeti kontrol edebilirsiniz.

✅

Doğrulama

Kayıt sayısı ve veri bütünlüğü kontrolleri yapabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Mevcut verileri Cosmos DB'ye taşıyan geliştiriciler
veri mühendisleri
veri tabanı yöneticileri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Mevcut verileri Cosmos DB'ye taşıyan geliştiriciler, veri mühendisleri ve veri tabanı yöneticileri için uygundur.

Yükleme sırasında RU nasıl yönetilir?

RU geçici artırılır, 429 hataları yeniden deneme politikasıyla yönetilir ve yükleme bitince kapasite düşürülür.

MongoDB'den taşınabilir mi?

Evet, MongoDB API ve DMS ile taşıma yöntemleri anlatılır.

Büyük veri setlerinde hangi yöntem?

Spark connector ve ADF paralel kopya tercih edilir.

Sertifika verilir mi?

Evet, Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

WORKING WITH AZURE COSMOS DB: LOADING DATA EĞİTİMİ