Résumé
Vous avez appris à concevoir et à implémenter des stratégies de modélisation des données qui constituent la base d’un lac Azure Databricks bien conçu. À compter de la conception logique d’ingestion, vous avez exploré comment faire correspondre les types d’extraction aux fonctionnalités système sources et aux exigences de latence. Vous avez évalué les outils d’ingestion , de Lakeflow Connect pour les connecteurs managés au chargeur automatique pour la diffusion en continu basée sur des fichiers, et sélectionné l’outil approprié pour chaque scénario.
La sélection du format de tableau entre Delta Lake et Apache Iceberg dépend de vos besoins : Delta Lake pour l’intégration d’Azure Databricks profonde et Apache Iceberg lorsque la compatibilité entre plateformes est essentielle. Vous avez conçu des schémas de partitionnement qui permettent l'élimination de partitions pour des tables dépassant 1 To. Les types de dimension à variation lente vous donnent les outils permettant de maintenir la précision historique dans laquelle les besoins de l’entreprise le demandent.
Les décisions de granularité établissent une flexibilité analytique. Commencer avec une granularité atomique préserve un maximum de détails, tandis que les tables d'agrégats optimisent les modèles de requête courants. Le clustering liquide organise les données pour permettre un saut de données efficace, et les tables gérées simplifient les opérations grâce à l'optimisation prédictive.
Appliquez ces concepts en évaluant vos pipelines de données actuels sur les frameworks de décision présentés. Commencez par une table qui bénéficierait d’un clustering amélioré, mesurez les performances avant et après, puis développez vos optimisations en fonction des résultats.