Praktik terbaik rekayasa data

Artikel berikut ini menyediakan praktik terbaik untuk rekayasa data di Azure Databricks.

• Mengoptimalkan performa gabungan di Azure Databricks
• Pemodelan data
• Mengonfigurasi penyimpanan status RocksDB di Azure Databricks
• Pemeriksaan titik status secara asinkron untuk kueri yang mempertahankan status
• Pelacakan kemajuan asinkron
• Pertimbangan produksi untuk Streaming Terstruktur
• Membersihkan dan memvalidasi data dengan pemrosesan batch atau streaming
• Observabilitas di Azure Databricks untuk tugas, Alur Deklaratif Lakeflow Spark, dan Lakeflow Connect
• Arsitektur fan-in dan fan-out dalam Lakeflow Spark Declarative Pipelines
• Praktik terbaik untuk Alur Deklaratif Lakeflow Spark

Untuk tautan ke artikel praktik terbaik lainnya, termasuk praktik terbaik alur kerja CI/CD, lihat Praktik terbaik.