Sommario
In questo modulo è stato esaminato il set completo di tecniche di inserimento dati disponibili in Azure Databricks per il caricamento dei dati in Unity Catalog. Dai connettori gestiti al codice del notebook personalizzato, dai comandi SQL dichiarativi allo streaming in tempo reale, ogni approccio risponde a modelli di dati e requisiti aziendali specifici.
Si è appreso come Lakeflow Connect semplifica l'inserimento da origini aziendali fornendo connettori gestiti con il supporto predefinito di Change Data Capture e SCD. Hai esplorato l'inserimento basato su notebook usando i DataFrame e l'API Spark Structured Streaming per il controllo completo della tua logica di inserimento. Si è scoperto come i comandi SQL come COPY INTO e CREATE TABLE AS SELECT forniscono opzioni dichiarative per i caricamenti batch basati su file con rilevamento automatico dei file.
Per l'elaborazione incrementale, i flussi CDC sono stati implementati usando l'API AUTO CDC per applicare in modo efficiente inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni alle tabelle di destinazione. Hai configurato Spark Structured Streaming per elaborare gli eventi da Kafka ed Event Hubs in tempo reale con garanzie esattamente una volta. Hai configurato Auto Loader per rilevare e caricare automaticamente nuovi file con capacità di inferenza ed evoluzione dello schema. Infine, sono state usate pipeline Lakeflow per orchestrare flussi di lavoro di ingestione end-to-end con orchestrazione automatica e gestione degli errori.
Quando si creano pipeline di dati per l'organizzazione, considerare il metodo di inserimento più adatto alle caratteristiche di ogni sistema di origine. Usare i connettori gestiti quando disponibili per le origini aziendali comuni. Scegliere i notebook per trasformazioni o origini complesse che richiedono logica personalizzata. Applicare Auto Loader per lo streaming basato su file con gestione automatica dello schema. Orchestrare i flussi di inserimento con le pipeline Lakeflow per trarre vantaggio dalle funzionalità di affidabilità predefinite. Con queste tecniche, è possibile creare pipeline di inserimento affidabili che forniscono dati di alta qualità al lakehouse in modo efficiente e affidabile.