Overzicht
In deze module hebt u de volledige werkstroom voor data engineering verkend voor het opschonen, transformeren en laden van gegevens in Unity Catalog-tabellen in Azure Databricks. Van initiële gegevensprofilering tot uiteindelijke laadbewerkingen bouwt elke techniek voort op het vorige om hoogwaardige, goed gestructureerde gegevens te leveren die gereed zijn voor analyse.
U hebt geleerd hoe gegevensprofilering met behulp van ANALYZE TABLE de bewakingsfuncties van Unity Catalog problemen met gegevenskwaliteit toont, zoals null-percentages, dubbele records en distributieafwijkingen. U hebt verkend hoe het selecteren van de juiste gegevenstypen van invloed is op opslagefficiëntie, queryprestaties en gegevensintegriteit, met name het belang van het gebruik DECIMAL voor financiële berekeningen. U hebt geoefend met het identificeren en oplossen van duplicaten en null-waarden met behulp van technieken zoals QUALIFY vensterfuncties dropDuplicates()en fillna() methoden.
Voor gegevenstransformatie hebt u filter-, groeperings- en aggregatiebewerkingen toegepast om gegevens te vormgeven voor analytische vereisten. U hebt datasets gecombineerd met joins gebruiken voor horizontale samenvoeging en setoperators, zoals UNION, INTERSECT, en EXCEPT voor verticale combinaties. U hebt gegevensstructuren hervormd door middel van denormalisatie voor queryprestaties, draaiing voor analyse in meerdere tabellen en het ongedaan maken van draaitabelen om brede gegevenssets te normaliseren.
Ten slotte hebt u laadstrategieën geïmplementeerd die overeenkomen met uw gegevensscenario's: INSERT INTO voor het toevoegen van nieuwe records, INSERT OVERWRITE voor het vervangen van gegevens en MERGE INTO voor upsert-bewerkingen waarmee wijzigingen worden gesynchroniseerd. Wanneer u gegevenspijplijnen bouwt, past u deze technieken systematisch toe: profiel eerst om inzicht te hebben in uw gegevens, op te schonen om kwaliteitsproblemen op te lossen, te transformeren om te voldoen aan analytische vereisten en te laden met de juiste strategie om de gegevensintegriteit in uw lakehouse te behouden.