Zusammenfassung
In diesem Modul haben Sie die umfassenden Datenaufnahmetechniken untersucht, die in Azure Databricks zum Laden von Daten in den Unity-Katalog verfügbar sind. Von verwalteten Connectors bis hin zu benutzerdefiniertem Notizbuchcode, von deklarativen SQL-Befehlen bis hin zum Echtzeitstreaming, behandelt jeder Ansatz bestimmte Datenmuster und Organisationsanforderungen.
Sie haben erfahren, wie Lakeflow Connect die Aufnahme von Daten aus Unternehmensquellen durch verwaltete Konnektoren mit integrierter Änderungsdatenerfassung und SCD-Support vereinfacht. Sie haben die Notebook-basierte Eingabe mithilfe von DataFrames und der Spark Structured Streaming API untersucht, um vollständige Kontrolle über Ihre Ingestionslogik zu erhalten. Sie haben festgestellt, wie SQL-Befehle wie COPY INTO und CREATE TABLE AS SELECT deklarative Optionen für dateibasierte Batchladevorgänge mit automatischer Dateinachverfolgung bieten.
Für die inkrementelle Verarbeitung haben Sie CDC-Flüsse mithilfe der AUTO CDC-API implementiert, um Einfügungen, Aktualisierungen und Löschvorgänge effizient auf Zieltabellen anzuwenden. Sie haben Spark Structured Streaming konfiguriert, um Ereignisse von Kafka und Event Hubs in Echtzeit mit Exact-once-Garantie zu verarbeiten. Sie richten Auto Loader ein, um neue Dateien automatisch mit Schema-Inferenz und Evolutionsfähigkeiten zu erkennen und aufzunehmen. Schließlich haben Sie Lakeflow Spark Declarative Pipelines verwendet, um End-to-End-Erfassungsworkflows mit automatischer Orchestrierung und Fehlerbehandlung zu orchestrieren.
Berücksichtigen Sie beim Erstellen von Datenpipelines für Ihre Organisation, welche Aufnahmemethode am besten den Merkmalen jedes Quellsystems entspricht. Verwenden Sie verwaltete Connectors, wenn sie für allgemeine Unternehmensquellen verfügbar sind. Wählen Sie Notizbücher für komplexe Transformationen oder Quellen aus, die benutzerdefinierte Logik erfordern. Wenden Sie das automatische Laden für dateibasiertes Streaming mit automatischer Schemabehandlung an. Koordinieren Sie Ihre Aufnahmeströme mit Lakeflow Spark Declarative Pipelines, um von integrierten Zuverlässigkeitsfunktionen zu profitieren. Mit diesen Techniken können Sie robuste Aufnahmepipelines erstellen, die qualitativ hochwertige Daten effizient und zuverlässig an Ihr Seehaus liefern.