Azure Databricks ile veri modelleme tasarlama ve uygulama
Orta
Veri Mühendisi
Azure Databricks
Etkili veri modelleme, performanslı ve sürdürülebilir bir veri platformunun temelini oluşturur. Bu modülde, Unity Kataloğu ile Azure Databricks'te kümeleme stratejileri aracılığıyla alım mantığı tasarlama, uygun araçları ve tablo biçimlerini seçme, bölümleme düzenlerini uygulama, yavaş değişen boyutları yönetme, uygun veri ayrıntı düzeyini seçme ve tablo performansını iyileştirme işlemleri incelenmektedir.
Öğrenme hedefleri
Bu modülün sonunda şunları yapabileceksiniz:
- Veri alımı mantığını tasarlama ve veri kaynağı bağlantılarını yapılandırma
- Senaryonuz için uygun veri alımı aracını seçin
- Delta Lake, Apache Iceberg ve diğer tablo biçimleri arasında seçim yapma
- Etkili veri bölümleme düzenleri tasarlama ve uygulama
- Yavaş değişen boyut türlerini seçme ve uygulama
- Değişiklik izleme ve denetim için zamana bağlı tablolar tasarlama ve uygulama
- Olgu ve boyut tabloları için uygun veri ayrıntı düzeyini seçme
- Sorgu iyileştirme için kümeleme stratejileri tasarlama ve uygulama
- Yönetilen ve dış tabloların ne zaman kullanılacağını değerlendirme
Önkoşullar
Aşağıdaki önkoşullar tamamlanmalıdır:
- Azure Databricks çalışma alanları ve Unity Kataloğu hakkında temel bilgiler
- SQL ve veri ambarı kavramları hakkında bilgi
- Delta Lake ile ilgili temel bilgiler