Zusammenfassung
In diesem Modul haben Sie den vollständigen Data Engineering-Workflow zum Reinigen, Transformieren und Laden von Daten in Unity-Katalogtabellen in Azure Databricks untersucht. Von der ersten Datenprofilerstellung bis hin zu endgültigen Ladevorgängen baut jede Technik auf dem vorherigen auf, um qualitativ hochwertige, gut strukturierte Daten für die Analyse bereitzustellen.
Sie haben gelernt, wie Datenprofilierung mittels der Überwachungsfeatures von ANALYZE TABLE Unity Catalog Datenqualitätsprobleme wie Nullprozentsätze, duplizierte Datensätze und Verteilungsanomalien aufdeckt. Sie haben untersucht, wie sich die Auswahl geeigneter Datentypen auf die Speichereffizienz, die Abfrageleistung und die Datenintegrität auswirkt – insbesondere die Bedeutung der Verwendung DECIMAL für Finanzberechnungen. Sie haben das Identifizieren und Auflösen von Duplikaten und Nullwerten mithilfe von Techniken wie QUALIFY Fensterfunktionen, dropDuplicates()und fillna() Methoden praktiziert.
Für die Datentransformation haben Sie Filter-, Gruppierungs- und Aggregationsvorgänge angewendet, um Daten für analytische Anforderungen zu gestalten. Sie kombinierte Datasets mithilfe von Verknüpfungen für horizontale Zusammenführungen und Festlegen von Operatoren wie UNION, INTERSECT und EXCEPT für vertikale Kombinationen. Sie haben Datenstrukturen durch Denormalisierung für die Abfrageleistung, die Pivotierung für tabellarische Analysen und das Aufheben der Pivotierung zum Normalisieren von breiten Datasets neu gestaltet.
Schließlich haben Sie Ladestrategien implementiert, die Ihren Datenszenarien entsprechen: INSERT INTO zum Anfügen neuer Datensätze, INSERT OVERWRITE zum Ersetzen von Daten und MERGE INTO für Upsert-Vorgänge, die Änderungen synchronisieren. Wenn Sie Datenpipelines erstellen, wenden Sie diese Techniken systematisch an – profilieren Sie zuerst, um Ihre Daten zu verstehen, bereinigen Sie, um Qualitätsprobleme zu beheben, transformieren Sie, um analytische Anforderungen zu erfüllen, und laden Sie mit der geeigneten Strategie, um die Datenintegrität in Ihrem Lakehouse aufrechtzuerhalten.