Podsumowanie
Wiesz już, jak projektować i implementować strategie modelowania danych, które stanowią podstawę dobrze zaprojektowanej usługi Azure Databricks Lakehouse. Począwszy od projektowania logiki pozyskiwania, przedstawiono sposób dopasowywania typów wyodrębniania do możliwości systemu źródłowego i wymagań dotyczących opóźnień. Oceniono narzędzia pozyskiwania danych — od Lakeflow Connect dla zarządzanych łączników po Auto Loader do przesyłania strumieniowego opartego na plikach — i wybrano odpowiednie narzędzie dla każdego scenariusza.
Wybór formatu tabeli między usługami Delta Lake i Apache Iceberg zależy od wymagań: usługa Delta Lake zapewnia głęboką integrację usługi Azure Databricks i Apache Iceberg, gdy zgodność międzyplatformowa jest niezbędna. Zaprojektowano schematy partycjonowania, które umożliwiają oczyszczanie partycji dla tabel przekraczających 1 TB. Powoli zmieniające się typy wymiarów zapewniają narzędzia do utrzymania dokładności historycznej, gdy wymagają tego wymagania biznesowe.
Decyzje dotyczące stopnia szczegółowości określają elastyczność analizy. Rozpoczęcie od ziarna atomowego zachowuje maksymalną szczegółowość, podczas gdy tabele zbiorcze optymalizują typowe wzorce zapytań. Klasteryzacja Liquid organizuje dane, aby umożliwić efektywne pomijanie danych. Zarządzane tabele upraszczają operacje dzięki prognozowanej optymalizacji.
Zastosuj te pojęcia, oceniając bieżące potoki danych względem przedstawionych ram decyzyjnych. Zacznij od jednej tabeli, która skorzystałaby z ulepszonego klastrowania, zmierzyć wydajność przed i po nim i rozwinąć optymalizacje na podstawie wyników.