الملخص

مكتمل

خلال هذه الوحدة، استكشفت سير عمل هندسة البيانات الكامل لتنظيف، وتحويل، وتحميل البيانات إلى جداول كتالوج Unity في Azure Databricks. من التحليل الأولي للبيانات إلى عمليات التحميل النهائية، تبني كل تقنية على السابقة لتقديم بيانات عالية الجودة ومنظمة جيدا جاهزة للتحليل.

تعلمت كيف تكشف ملفات البيانات باستخدام ANALYZE TABLE ميزات مراقبة كتالوج Unity عن مشاكل جودة البيانات مثل النسب الصفرية، والسجلات المكررة، واضطرابات التوزيع. استكشفت كيف يؤثر اختيار أنواع البيانات المناسبة على كفاءة التخزين، وأداء الاستعلامات، وسلامة البيانات — لا سيما أهمية استخدامها DECIMAL في الحسابات المالية. لقد تدربت على تحديد وحل التكرارات والقيم الصفرية باستخدام تقنيات مثل QUALIFY دوال النوافذ، dropDuplicates()والطرق fillna() .

لتحويل البيانات، طبقت عمليات التصفية، والتجميع، والتجميع لتشكيل البيانات لتلبية متطلبات التحليل. لقد جمعت مجموعات البيانات باستخدام الروابط للدمج الأفقي وعوامل مثلUNION، INTERSECT، وللتركيبات EXCEPT الرأسية. لقد أعدت تشكيل هياكل البيانات من خلال إزالة التطبيع لأداء الاستعلام، والتحول للتحليل عبر الجدول، وإلغاء التحويل لتطبيع مجموعات البيانات الواسعة.

وأخيرا، طبقت استراتيجيات تحميل تتوافق مع سيناريوهات بياناتك: INSERT INTO لإضافة سجلات جديدة، لاستبدال INSERT OVERWRITE البيانات، وعمليات MERGE INTO upsert التي تزامن التغييرات. أثناء بناء خطوط البيانات، طبق هذه التقنيات بشكل منهجي — قم بتحليل الملف أولا لفهم بياناتك، ثم التنقية لحل مشاكل الجودة، والتحول لتلبية المتطلبات التحليلية، وحمل الاستراتيجية المناسبة للحفاظ على سلامة البيانات في بيت البحيرة الخاص بك.