Sommario
Si è appreso come progettare e implementare strategie di modellazione dei dati che costituiscono la base di un lakehouse di Azure Databricks ben progettato. A partire dalla progettazione della logica di inserimento, è stato illustrato come associare i tipi di estrazione alle funzionalità del sistema di origine e ai requisiti di latenza. Sono stati valutati gli strumenti di inserimento, da Lakeflow Connect per i connettori gestiti al caricatore automatico per lo streaming basato su file, ed è stato selezionato lo strumento appropriato per ogni scenario.
La selezione del formato di tabella tra Delta Lake e Apache Iceberg dipende dai requisiti: Delta Lake per l'integrazione approfondita di Azure Databricks e Apache Iceberg quando la compatibilità multipiattaforma è essenziale. Hai progettato schemi di partizionamento che consentono la potatura delle partizioni per le tabelle che superano 1 TB. I tipi di dimensione a modifica lenta offrono gli strumenti per mantenere l'accuratezza cronologica in cui i requisiti aziendali lo richiedono.
Le decisioni sulla granularità stabiliscono flessibilità analitica. A partire dalla granularità atomica mantiene il massimo dettaglio, mentre le tabelle di aggregazione ottimizzano i modelli di query comuni. Il clustering liquido organizza i dati per ignorare i dati efficienti e le tabelle gestite semplificano le operazioni tramite l'ottimizzazione predittiva.
Applicare questi concetti valutando le pipeline di dati correnti rispetto ai framework decisionali presentati. Iniziare con una tabella che trarrebbe vantaggio dal clustering migliorato, misurare le prestazioni prima e dopo ed espandere le ottimizzazioni in base ai risultati.