RINGKASAN
Anda telah mempelajari cara merancang dan menerapkan strategi pemodelan data yang membentuk fondasi lakehouse Azure Databricks yang dirancang dengan baik. Dimulai dengan desain logika penyerapan, Anda mengeksplorasi cara mencocokkan jenis ekstraksi dengan kemampuan sistem sumber dan persyaratan latensi. Anda mengevaluasi alat penyerapan—dari Lakeflow Connect untuk konektor terkelola ke Auto Loader untuk streaming berbasis file—dan memilih alat yang tepat untuk setiap skenario.
Pemilihan format tabel antara Delta Lake dan Apache Iceberg tergantung pada kebutuhan Anda: Delta Lake untuk integrasi Azure Databricks yang mendalam dan Apache Iceberg ketika kompatibilitas lintas platform sangat penting. Anda merancang skema partisi yang memungkinkan pemangkasan partisi untuk tabel yang melebihi 1 TB. Jenis dimensi yang berubah perlahan memberi Anda alat untuk mempertahankan akurasi historis di mana persyaratan bisnis menuntutnya.
Keputusan granularitas menetapkan fleksibilitas analitis. Dimulai dengan butir atomik mempertahankan detail maksimum, sementara tabel agregat mengoptimalkan pola kueri umum. Pengklusteran cairan mengatur data untuk melewatkan data yang efisien, dan tabel terkelola menyederhanakan operasi melalui pengoptimalan prediktif.
Terapkan konsep ini dengan mengevaluasi alur data Anda saat ini terhadap kerangka kerja keputusan yang disajikan. Mulailah dengan satu tabel yang akan mendapat manfaat dari peningkatan pengklusteran, mengukur performa sebelum dan sesudahnya, dan memperluas pengoptimalan Anda berdasarkan hasil.