Azureデータ分析比較
Azure Data FactoryのData Flow（マッピングデータフロー）とPipeline（パイプライン）の違いについて、最も適切な説明はどれか？
A.Data Flowはコード不要のビジュアルETLツールでデータ変換に特化し、Pipelineはオーケストレーションツールで複数タスク・サービスの実行順序を制御する← 正解
✓ 正解です。Data Flow（マッピングデータフロー）はフィルタリング・結合・集計などのビジュアルETL変換に特化し、Pipelineはコピー・Data Flow・Logic Apps等のアクティビティを組み合わせてワークフローをオーケストレーションします。
B.Pipelineはデータベース間のデータ移動のみを担当し、Data Flowはデータベースから分析プラットフォームへの変換を担当する
✗ Pipelineはデータ移動以外にも外部ツール実行・プロシージャ呼び出し・複数サービス間の依存関係制御など広範な機能を持ちます。
C.Data Flowはリアルタイムストリーミング処理専用で、Pipelineはバッチ処理専用である
✗ Data Flowはバッチ処理中心で、ストリーミング処理はAzure Stream AnalyticsやAzure Databricksの役割です。
D.Pipelineはビジュアルエディタで構築し、Data Flowはコード記述が必須である
✗ Data Flow（マッピングデータフロー）はビジュアル設計が特徴で、コード記述不要です。ただしScript Data Flowで高度な変換を実装することは可能です。
この問題のポイント
Data Flow（マッピングデータフロー）はフィルタリング・結合・集計などのビジュアルETL変換に特化し、Pipelineはコピー・Data Flow・Logic Apps等のアクティビティを組み合わせてワークフローをオーケストレーションします。
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