Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Spanish
El curso Implementar cargas de trabajo con Lakeflow Jobs enseña cómo orquestar y automatizar los flujos de trabajo de datos, análisis e IA utilizando Lakeflow Jobs como una plataforma de orquestación unificada dentro del ecosistema de Databricks.
- Aprenderá a diseñar e implementar cargas de trabajo de datos mediante gráficos acíclicos dirigidos (DAG), configurar varias opciones de programación e implementar funciones avanzadas de flujo de trabajo, como la ejecución de tareas condicionales, las dependencias run-if y los bucles for each.
- El curso cubre las mejores prácticas para crear canalizaciones sólidas y listas para producción con una selección de cómputo adecuada, orquestación modular, técnicas de manejo de errores y diseño tolerante a fallas, todo integrado de forma nativa dentro del Databricks Data Intelligence Platform.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español
- Finalización del curso "Introducción al Databricks para Ingeniería de Datos", o una sólida comprensión del Databricks Data Intelligence Platform
- Comprensión básica de temas como navegar por un Databricks Workspace, Apache Spark, Delta Lake, Arquitectura Medallion, y Unity Catalog.
- Familiaridad con Python/PySpark
- Experiencia en la redacción de consultas de nivel intermedio SQL.
Outline
Introducción a la ingeniería de datos con Databricks
⇾ Ingeniería de datos con Databricks
⇾ ¿Qué es un trabajo de Lakeflow?
Componentes básicos de un trabajo de Lakeflow
⇾ Componentes fundamentales de un trabajo de Lakeflow
⇾ Coordinación de trabajos
⇾ Creación de trabajos con la interfaz de usuario de Lakeflow
Creación y programación de trabajos
⇾ Opciones comunes de configuración de trabajos
⇾ Programaciones y desencadenantes de trabajos
⇾ Automatización de cargas de trabajo y desencadenantes mediante programadores
Funciones avanzadas de los trabajos de Lakeflow
⇾ Trabajos condicionales e iterativos
⇾ Gestión de fallos en las tareas
⇾ Producción de trabajos de Lakeflow
⇾ Prácticas recomendadas
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