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Advanced Techniques with Spark Declarative Pipelines - Japanese

本コースでは、本番環境向けのストリーミングパイプラインを構築するための、DatabricksのLakeflow Spark Declarative Pipelines(SDP)について解説します。実世界のlakehouseエンジニアリングに不可欠な、高度な設計パターン、堅牢なデータ品質管理、およびクロスプラットフォーム統合について学びます。


コース全体を通じて、最新のデータ取り込みおよび処理技術について深く掘り下げ、レイアウト最適化のためのリキッドクラスタリングや、混合スキーマのイベントに対応するマルチプレックス・ストリーミング・パターンなどのツールを習得します。各モジュールを修了する頃には、スキーマの進化に自信を持って対応し、チェンジデータキャプチャ(CDC)を自動化し、データの整合性を確保する方法が理解できるようになります。


講義と実践的なデモを通じて、以下のことを学びます:

• マルチソースのデータを統一されたブロンズテーブルに取り込むためのマルチフローパイプラインを構築する。

• シルバー層およびゴールド層全体にリキッドクラスタリングとデータ品質の期待値を適用する。

• クロスプラットフォームのデータアクセスを実現するために、Iceberg UniForm を使用したマルチプレックスパターンを実装する。

• AUTO CDC INTO を使用して、SCD タイプ 2 の履歴追跡を自動化する。

• 無効なレコードを監査および管理するための、データ損失ゼロの隔離パイプラインを設計する。


注意:Databricks Academyでは、Databricks環境内でのクラスルームセッションをノートブックベースのフォーマットに移行しており、スライドデッキを用いた講義は廃止されます。講義用ノートブックには、Vocareumラボ環境からアクセスできます。


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Professional
Duration
4h
Prerequisites

このコースの内容は、次のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。:
• Spark Declarative Pipelines — 「Lakeflow Spark Declarative Pipelines を使用したデータパイプラインの構築」コースの修了、または CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE、CONSTRAINTS、およびパイプライン UI に関する知識

• Delta Lake の基礎 — Delta テーブル、および Delta によるデータファイルとトランザクションログの管理方法に関する理解

• ストリーミングの概念 — SDPにおけるマイクロバッチ・ストリーミング、チェックポイント、イベントタイム処理に関する知識

• SQLの習熟度 — SELECT、JOIN、MERGE、CASE WHEN、および一般的な集計関数を含む、SQLの読み書きができること

• Databricks NotebooksでのPython — Databricks NotebooksでPythonコードを読み、実行することに慣れていること

• Unity Catalogの基礎 — Unity Catalogにおけるカタログ、スキーマ、テーブル、およびボリュームについての理解

Outline

• SDPにおけるマルチフロー、期待値、およびリキッド・クラスタリングの概要

• デモ: 液体クラスタリングとデータ品質を備えたマルティフローSDP

• マルチプレックス・ストリーミング、デルタ・シンク、およびアイスバーグ・リードの概要

• デモ: デルタシンクとアイスバーグ読み取りを用いたマルチプレックス・ストリーミングSDP

• チェンジデータキャプチャ(CDC)の復習

• デモ: Automating SCD Type 2 with AUTO CDC in Lakeflow Spark Declarative Pipelines

• Lakeflow Spark Declarative PipelinesにおけるAUTO CDCを用いたSCDタイプ2の自動化

• デモ: SDPにおける高度なデータ品質チェックと期待値

• ラボ  - SDPを活用したマルチソースECパイプラインの構築

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Automated Deployment with Declarative Automation Bundles - Japanese

本コースでは、DevOpsの原則と、Databricks projectsへのその適用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション(CI)、継続的デプロイメント(CD)、およびテストの概要から始まり、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインにどのように適用できるかを掘り下げます。

続いて、CI/CDプロセスにおける継続的デプロイメントに焦点を当て、プロジェクトのデプロイメントに利用できるDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールについて解説します。Declarative Automation Bundles(DAB)について、またそれらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを学びます。DABの主要な構成要素やフォルダ構造、そしてDatabricks内のさまざまなターゲット環境へのデプロイをどのように効率化するかを詳しく掘り下げます。また、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数の環境向けに、変数の追加、修正、検証、デプロイ、およびDeclarative Automation Bundlesの実行を行う方法についても学びます。

最後に、本コースでは、Declarative Automation Bundleをローカルでビルド、テスト、デプロイするためのインタラクティブ開発環境(IDE)としてVisual Studio Codeを紹介し、開発プロセスの最適化を図ります。コースの最後には、GitHub Actionsを使用したデプロイパイプラインの自動化について解説し、Declarative Automation Bundleを活用したCI/CDワークフローの強化について紹介します。

このコースを修了する頃には、Declarative Automation Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化できるようになり、DevOps の実践を通じて効率を向上させることができるようになります。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Paid
4h
Lab
instructor-led
Professional

Questions?

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