Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Portuguese BR
Este curso fornece uma revisão abrangente dos princípios de DevOps e sua aplicação em projetos Databricks. Ele começa com uma visão geral dos principais DevOps, DataOps, integração contínua (CI), implantação contínua (CD) e testes, e explora como esses princípios podem ser aplicados a pipelines de engenharia de dados.
Em seguida, o curso se concentra na implantação contínua dentro do processo de CI/CD, examinando ferramentas como a API REST do Databricks, o SDK e a CLI para implantação de projetos. Você aprenderá sobre os DABs (Asset Bundles, pacotes de ativos do Databricks) e como eles se encaixam no processo de CI/CD. Você se aprofundará em seus principais componentes, na estrutura de pastas e em como eles simplificam a implantação em vários ambientes de destino no Databricks. Você também aprenderá a adicionar variáveis, modificar, validar, implantar e executar Databricks Asset Bundles para vários ambientes com configurações diferentes usando a CLI do Databricks.
Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um ambiente de desenvolvimento interativo (IDE) para criar, testar e implantar Databricks Asset Bundles localmente, otimizando seu processo de desenvolvimento. O curso termina com uma introdução à automação de pipelines de implantação usando ações do GitHub para aprimorar o fluxo de trabalho de CI/CD com Databricks Asset Bundles.
Ao final deste curso, você estará equipado para automatizar as implantações de projetos do Databricks com os Databricks Asset Bundles, melhorando a eficiência por meio de práticas de DevOps.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
- Forte conhecimento da plataforma Databricks, incluindo experiência com Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake, Medallion Architecture, Unity Catalog, Delta Live Tables e Workflows. Em particular, conhecimento do uso de Expectativas com DLTs.
- Experiência em ingestão e transformação de dados, com proficiência em PySpark para processamento de dados e manipulação de DataFrame. Os candidatos também devem ter experiência em escrever consultas SQL de nível intermediário para análise e transformação de dados.
- Proficiência em programação Python, incluindo a capacidade de projetar e implementar funções e classes, e experiência com criação, importação e utilização de pacotes Python.
- Familiaridade com práticas de DevOps, particularmente integração contínua e princípios de entrega/implantação contínua (CI/CD).
- Uma compreensão básica do controle de versão Git.
- Pré-requisito do curso: DevOps Essentials para o curso de Engenharia de Dados
Outline
DevOps e CI/CD Revisão
- Revisão de DevOps
- Integração Contínua e Entrega Contínua Implantação/Entrega (CI/CD) Revisão
- Configuração do curso e Autenticação
Deploy com Ativo do Databricks Bundles (DABs)
- Implantação de Databricks Projetos
- Introdução a Recurso Databricks Pacotes (DABs)
- Implantando um DAB simples
- Implantação de um DAB simples
- Substituições de variáveis em DABs
- Implantando um DAB (Pacote de Ativos de Databricks) em Vários ambientes
- Implantar um DAB em vários ambientes
- Visão geral dos templates de projeto DAB
- Usar um modelo de DAB padrão do Databricks
- Visão geral do projeto de CI/CD com DABs
- Integração Contínua e Entrega Contínua Implantação com DABs
- Adicionando ML a Fluxos de trabalho de Engenharia com DABs
Fazendo mais com Ativo Databricks Pacotes
- Desenvolvendo localmente com o Visual Studio Code (VSCode)
- Usando o VSCode com Databricks
- Práticas recomendadas de CI/CD para Engenharia de Dados
- Próximos passos: Implantação automatizada com GitHub Actions
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