Azure Databricks для обработки данных: основы Lakehouse

Современные организации полагаются на масштабируемые, облачные платформы данных для эффективной обработки огромных массивов данных. Azure Databricks стал ведущим решением для создания надежных архитектур Lakehouse, которые сочетают в себе все лучшее из хранилищ данных и озер данных (data lakes). Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции облачной обработки данных и разработать сквозные конвейеры данных. Вы получите четкое представление о том, как хранить, обрабатывать и управлять данными с помощью стандартных шаблонов и современных инструментов управления. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру Databricks, DBFS и принципы Lakehouse. - Обрабатывать структурированные и полуструктурированные данные с помощью PySpark и Spark SQL. - Реализация надежных слоев хранения с Delta Lake, Delta Tables и эволюцией схемы. - Автоматизация непрерывного приема данных с помощью Databricks Autoloader и Delta Live Tables. - Настройка управления данными, контроля доступа и безопасности с помощью каталога Unity. - Развертывание и организация готовых к производству рабочих процессов и конвейеров данных. Вы начнете с изучения основных концепций облачных данных и основных сред Spark, а затем перейдете к практической разработке конвейера. Письменные уроки проходят через реальные сценарии, включая преобразование данных, автоматизацию ввода и администрирование рабочего пространства. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, администраторов баз данных и аналитиков данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Databricks или облачными платформами. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундамент в современной облачной инженерии данных.