Pipeline Completo de Tabelas Delta ao Vivo — Empréstimo

Esta demonstração é uma introdução ao Delta Live Tables, um framework ETL que torna a engenharia de dados acessível para todos. Declare suas transformações em SQL ou Python, e o DLT cuidará da complexidade da engenharia de dados para você:

• Acelere o desenvolvimento de ETL: Permita que analistas e engenheiros de dados inovem rapidamente com o desenvolvimento e manutenção simples de pipeline
• Remova a complexidade operacional: Automatizando tarefas administrativas complexas e obtendo uma visibilidade mais ampla das operações do pipeline
• Confie nos seus dados: Com controles de qualidade integrados e monitoramento de qualidade para garantir BI, ciência de dados e ML precisos e úteis
• Simplifique o processamento em lote e em tempo real: Com auto-otimização e pipelines de dados auto-escaláveis para processamento em lote ou em tempo real

Nesta demonstração, usaremos como entrada um conjunto de dados brutos contendo informações sobre os empréstimos e transações históricas de nossos clientes. Nosso objetivo é ingerir esses dados em tempo quase real e construir tabelas para nossa equipe de analistas, garantindo a qualidade dos dados.

 

Para instalar a demonstração, obtenha uma área de trabalho gratuita do Databricks e execute os dois comandos seguintes em um notebook Python

Dbdemos é uma biblioteca Python que instala demonstrações completas do Databricks em seus espaços de trabalho. Dbdemos carregará e iniciará notebooks, pipelines Delta Live Tables, clusters, painéis Databricks SQL, modelos de armazém ... Veja como usar dbdemos

 

Dbdemos é distribuído como um projeto do GitHub.

Para mais detalhes, por favor, veja o arquivo GitHub README.md e siga a documentação.
Dbdemos é fornecido como está. Veja a Licença e Aviso para mais informações.
A Databricks não oferece suporte oficial para dbdemos e os ativos associados.
Para qualquer problema, por favor, abra um ticket e a equipe de demonstração dará uma olhada com base no melhor esforço.