Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Portuguese BR
Este curso fornece uma revisão abrangente dos princípios DevOps e da sua aplicação a projetos Databricks. Começa com uma visão geral do núcleo DevOps, DataOps, continuous integration (CI), continuous deployment (CD) e testes, e explora como estes princípios podem ser aplicados aos pipelines de engenharia de dados.
O curso foca-se depois na implementação contínua dentro do processo CI/CD, examinando ferramentas como a Databricks API REST, SDK e CLI para a implementação do projeto. Vai aprender sobre os Declarative Automation Bundles (DABs) e como se encaixam no processo CI/CD. Vai aprofundar os seus componentes-chave, a estrutura de pastas e como otimizam a implementação em vários ambientes-alvo em Databricks. Também aprenderá a adicionar variáveis, modificar, validar, implementar e executar Declarative Automation Bundles para múltiplos ambientes com diferentes configurações, utilizando a Databricks CLI.
Por fim, o curso apresenta o Visual Studio Code como um Interactive Development Environment (IDE) para construir, testar e implementar Declarative Automation Bundles localmente, otimizando o seu processo de desenvolvimento. O curso conclui com uma introdução à automatização de pipelines de implementação utilizando GitHub Actions para melhorar o fluxo de trabalho CI/CD com Declarative Automation Bundles.
No final deste curso, estará equipado para automatizar implementações de projetos Databricks com Declarative Automation Bundles, aumentando a eficiência através de práticas DevOps.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
Competências/conhecimentos/habilidades:
• Conhecimento sólido da Databricks platform, incluindo experiência com Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake, a arquitetura Medallion, Unity Catalog, Lakeflow Spark Declarative Pipelines (SDP) e Lakeflow Jobs. Em particular, o conhecimento de como aproveitar as Expectativas com o SDP.
• Experiência em ingestão e transformação de dados, com proficiência em PySpark para processamento de dados e manipulação de DataFrames. Os candidatos devem também ter experiência na escrita de SQL queries de nível intermédio para análise e transformação de dados.
• Proficiência em programação em Python, incluindo a capacidade de desenhar e implementar funções e classes, e experiência na criação, importação e utilização de pacotes Python.
• Familiaridade com as práticas DevOps, particularmente continuous integration e princípios de continuous delivery/deployment (CI/CD).
• Uma compreensão básica do controlo de versões do Git.
• Curso pré-requisito: DevOps Essentials para Engenharia de Dados.
Outline
Revisão de DevOps e CI/CD
• Revisão DevOps
• Revisão da Continuous Integration e Continuous Deployment/Delivery(CI/CD)
• Configuração e Autenticação do Curso
Implantação com Declarative Automation Bundles (DABs)
• Implantação de Projetos Databricks
• Introdução aos Declarative Automation Bundles (DABs)
• Implantando um DAB Simples
• Implementar um DAB Simples
• Substituições de Variáveis em DABs
• Implementar um DAB em Vários Ambientes
• Implementar um DAB em Vários Ambientes
• Visão Geral dos Modelos de Projeto DAB
• Utilizando um Modelo DAB default do Databricks
• Visão Geral dos Projetos CI/CD com DABs
• Continuous Integration e Continuous Deployment com DABs
• Adicionando Machine Learning aos Workflows de Engenharia com DABs
Fazer mais com Databricks Asset Bundles
• Desenvolvimento local com o Visual Studio Code (VSCode)
• Utilizar o VSCode com o Databricks
• Melhores práticas de CI/CD para engenharia de dados
• Próximos passos: Implementação automatizada com o GitHub Actions
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