Azure Databricks Compute: Leitfaden für Auswahl und Konfiguration — WalkSelf
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Azure Databricks Compute: Leitfaden für Auswahl und Konfiguration

Erfahren Sie, wie Sie serverlose, klassische und SQL-Warehouses in Azure Databricks auswählen, konfigurieren und optimieren, um Leistung und Kosten auszugleichen.

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Über diesen Kurs

Die beste Leistung aus Ihren Daten-Workloads herauszuholen, beginnt mit der Auswahl der richtigen Rechenleistung. Das Verständnis der Einrichtung und Verwaltung von Rechenressourcen in Azure Databricks ist für den Aufbau effizienter, kostengünstiger Datenpipelines unerlässlich. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte der Cloud Computing-Architektur. Sie lernen, wie Sie die ideale Umgebung für jede Data Engineering- oder Analyseaufgabe sicher auswählen, konfigurieren und sichern. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Hauptunterschiede zwischen klassischen Rechen-, serverlosen Optionen und SQL-Warehouses. - Konfigurieren Sie Allzweck- und Job-Cluster, die auf spezifische Workload-Anforderungen und Budgets zugeschnitten sind. - Wenden Sie Leistungsoptimierungspraktiken an, einschließlich Autoskalierung und Knotentypauswahl, um Laufzeiten zu optimieren. - Verwalten Sie Zugriffskontrollen und Berechtigungen mit modernen Data Governance-Frameworks wie Unity Catalog. - Installieren und verwalten Sie Bibliotheken sicher und effizient über Ihre Rechenressourcen hinweg. - Implementieren Sie Kostensparstrategien, um Budgetüberschreitungen zu vermeiden und gleichzeitig eine hohe Leistung zu gewährleisten. Sie beginnen mit grundlegender Terminologie und Architektur, bevor Sie Schritt für Schritt schriftliche Szenarien zur Konfiguration verschiedener Rechentypen, zur Leistungsoptimierung und zur Sicherung Ihrer Umgebung durchlaufen. Dieser Kurs richtet sich an Dateningenieure, Cloudanalysten und Datenbankadministratoren, die Azure Databricks noch nicht kennen und keine Erfahrung mit der Cloudinfrastruktur haben. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Kerninfrastruktur hinter der modernen Datenverarbeitung zu meistern.

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