Building ETL Pipelines with SQL - Spanish
Este curso enseña cómo construir pipelines ETL listos para producción utilizando SQL puro en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. Los estudiantes aprenden Streaming Tables con Auto Loader para la ingesta incremental, Materialized Views con refrescar incremental para transformaciones de Plata a Oro, AUTO CDC (FLOW AUTO CDC) para la gestión declarativa de dimensiones SCD Tipo 1 y Tipo 2, y Declarative Pipelines de Apache Spark (SDP) para agrupar estos objetos en pipelines multi-tabla de producción con expectativas de calidad de datos, tablas PRIVATE y monitoreo unificado. El curso sigue un dataset minorista realista a través de la Arquitectura de Medallas (Bronce → Plata → Oro). La orquestación con Lakeflow Jobs está disponible como módulo adicional.
Nota: Databricks Academy está pasando a un formato basado en cuadernos para las sesiones presenciales en el entorno de Databricks, dejando de utilizar presentaciones de diapositivas para las clases. Puedes acceder a los cuadernos de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.
El contenido fue desarrollado para participantes con estas habilidades/conocimientos/capacidades:
• Navegación por el workspace de Databricks (barra lateral, Catalog Explorer, Editor SQL)
• Conceptos básicos de Unity Catalog (catálogos, esquemas, tablas, volúmenes)
• SQL intermedio (SELECT, JOIN, GROUP BY, CAST, COALESCE, CREATE TABLE)
• Conceptos de almacenamiento de datos (tablas de hechos/dimensiones, esquemas en estrella, Arquitectura de Medallas)
• Comprensión básica de los flujos de trabajo ETL
Outline
SQL ETL on Databricks
• SQL ETL en Databricks: El panorama general
• Demo: Exploración del Course Dataset y el Editor SQL
• Laboratorio: Uso del Editor SQL y Genie Code
Tablas de transmisión y vistas materializadas
• Creación de SQL ETL Pipelines
• Demo: Construcción de un Pipeline de Bronce a Plata
• Laboratorio: Construcción de un Pipeline de Retroalimentación de Clientes
Auto CDC
• AUTO CDC Actualizaciones de Dimensiones por Transmisión
• Demo: Creación de Slowly Changing Dimensions con AUTO CDC
• Laboratorio: Creación de Slowly Changing Dimensions
Creación de Pipelines con Spark Declarative Pipelines
• De SQL independiente a Pipelines de producción
• Demo: Creación de un Pipeline SDP en el Editor de Múltiples Archivos
(Bonus) Orquestación con Lakeflow Jobs
• Orquestación de SQL Pipelines con Lakeflow Jobs
• Demo: Creación de un Trabajo de LakeFlow para el ETL Pipeline
• Laboratorio: Orquestación de SQL Pipelines con Lakeflow Jobs
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